Pandas

De naam “Pandas” komt van de term “panel data”, een econometrische term voor datasets met waarnemingen over meerdere tijdsperioden. Daarnaast is het een samentrekking van “Python Data Analysis”, wat de primaire functie benadrukt. Sinds de introductie in 2008 door Wes McKinney is Pandas een hoeksteen geworden van de Python data science-stack, en werkt het naadloos samen met bibliotheken als NumPy, Matplotlib en SciPy.

Pandas maakt korte metten met rommelige data door deze relevant te organiseren en efficiënt om te gaan met ontbrekende waarden, naast andere taken. Het biedt twee primaire datastructuren: DataFrame en Series, die het databeheer voor zowel tekstuele als numerieke data stroomlijnen.

Belangrijkste Kenmerken van Pandas

1. Datastructuren

Pandas staat bekend om zijn robuuste datastructuren, die de ruggengraat vormen van datamanipulatie.

• Series: Een eendimensionale, gelabelde array die data van elk type kan bevatten, zoals gehele getallen, strings of kommagetallen. De as-labels in een Series worden samen de index genoemd. Deze structuur is vooral handig voor het verwerken van en het uitvoeren van bewerkingen op enkele kolommen data.
• DataFrame: Een tweedimensionale, in grootte aanpasbare en mogelijk heterogene tabelstructuur met gelabelde assen (rijen en kolommen). Het kan worden gezien als een woordenboek van Series-objecten. DataFrames zijn ideaal voor het werken met datasets die lijken op een tabel of spreadsheet, waardoor data eenvoudig gemanipuleerd en geanalyseerd kan worden.

2. Data-uitlijning en Ontbrekende Data

Het omgaan met ontbrekende data is een van de sterke punten van Pandas. Het biedt geavanceerde functies voor data-uitlijning, zodat data met ontbrekende waarden naadloos kan worden gemanipuleerd. Ontbrekende data wordt weergegeven als NaN (not a number) in kolommen met kommagetallen. Pandas biedt verschillende methoden om ontbrekende waarden op te vullen of te verwijderen, wat zorgt voor dataconsistentie en integriteit.

3. Indexering en Uitlijning

Indexering en uitlijning in Pandas zijn cruciaal voor het efficiënt organiseren en labelen van data. Deze functie zorgt ervoor dat data eenvoudig toegankelijk en interpreteerbaar is, zodat complexe dataoperaties met minimale inspanning kunnen worden uitgevoerd. Door krachtige tools voor indexering te bieden, maakt Pandas het organiseren en uitlijnen van grote datasets mogelijk, wat naadloze data-analyse mogelijk maakt.

4. Group By en Aggregatie

Pandas biedt robuuste group-by-functionaliteit voor het uitvoeren van split-apply-combine-operaties op datasets, een veelvoorkomend patroon in data-analyse. Dit maakt het mogelijk om data te aggregeren en te transformeren op verschillende manieren, zodat inzichten kunnen worden afgeleid en statistische analyses kunnen worden uitgevoerd. De GroupBy-functie splitst de data in groepen op basis van opgegeven criteria, past een functie toe op elke groep en combineert de resultaten.

5. Data I/O

Pandas bevat een uitgebreide reeks functies voor het lezen en schrijven van data tussen in-memory datastructuren en verschillende bestandsformaten, waaronder CSV, Excel, JSON, SQL-databases en meer. Deze functie vereenvoudigt het importeren en exporteren van data, waardoor Pandas een veelzijdige tool is voor databeheer over verschillende platformen.

6. Ondersteuning voor Meerdere Bestandsformaten

De mogelijkheid om met verschillende bestandsformaten te werken is een groot voordeel van Pandas. Het ondersteunt onder andere formaten als JSON, CSV, HDF5 en Excel. Deze flexibiliteit maakt het eenvoudiger om data uit diverse bronnen te verwerken, wat het analyseproces versnelt.

7. Functionaliteit voor Tijdreeksen

Pandas is uitgerust met ingebouwde ondersteuning voor tijdreeksen, met functies zoals het genereren van datumbereiken, frequentieconversie, bewegende venster-statistieken en tijdverschuiving. Deze functionaliteit is van grote waarde voor financieel analisten en datawetenschappers die werken met tijdsafhankelijke data, en maakt uitgebreide tijdreeksanalyse mogelijk.

8. Data Reshaping

Pandas biedt krachtige tools om datasets te reshapen en te pivoteren, waardoor het eenvoudiger wordt om data naar het gewenste formaat te transformeren. Deze functie is essentieel om ruwe data om te zetten naar een analyseerbare structuur, wat leidt tot betere inzichten en besluitvorming.

9. Optimale Prestaties

De prestaties van Pandas zijn geoptimaliseerd voor efficiëntie en snelheid, waardoor het geschikt is voor het verwerken van grote datasets. De kern is geschreven in Python en C, waardoor bewerkingen snel en efficiënt worden uitgevoerd. Dit maakt Pandas een ideale keuze voor datawetenschappers die snelle datamanipulatie nodig hebben.

10. Datavisualisatie

Visualisatie is een belangrijk aspect van data-analyse, en Pandas biedt ingebouwde mogelijkheden voor het plotten van data en het analyseren van grafieken. Door integratie met bibliotheken als Matplotlib stelt Pandas gebruikers in staat informatieve visualisaties te maken die de interpretatie van analyseresultaten verbeteren.

Toepassingen van Pandas

1. Datacleaning en Voorbereiding

Pandas is een krachtig hulpmiddel voor datacleaning-taken, zoals het verwijderen van duplicaten, omgaan met ontbrekende waarden en het filteren van data. Efficiënte datavoorbereiding is cruciaal in data-analyse en machine learning-workflows, en Pandas maakt dit proces soepel.

2. Exploratory Data Analysis (EDA)

Tijdens EDA gebruiken datawetenschappers Pandas om datasets te verkennen en samen te vatten, patronen te identificeren en inzichten te genereren. Dit proces omvat vaak statistische analyse en visualisatie, mogelijk gemaakt door de integratie van Pandas met bibliotheken als Matplotlib.

3. Data Munging en Transformatie

Pandas blinkt uit in data munging, het proces waarbij ruwe data wordt omgezet in een beter analyseerbaar formaat. Dit omvat het reshapen van data, het samenvoegen van datasets en het creëren van nieuwe berekende kolommen, waardoor complexe datatransformaties eenvoudiger worden.

4. Financiële Data-analyse

Pandas wordt veel gebruikt voor financiële data-analyse vanwege de prestaties met tijdreeksen en de mogelijkheid om efficiënt met grote datasets om te gaan. Financieel analisten gebruiken het voor taken als het berekenen van voortschrijdende gemiddelden, het analyseren van aandelenkoersen en het modelleren van financiële data.

5. Machine Learning

Hoewel Pandas zelf geen machine learning-bibliotheek is, speelt het een cruciale rol bij de voorbereiding van data voor machine learning-algoritmen. Datawetenschappers gebruiken Pandas om data te pre-processen voordat het in machine learning-modellen wordt ingevoerd, wat zorgt voor optimale modelprestaties.

Voorbeelden van Pandas in de Praktijk

Voorbeeld 1: Een DataFrame aanmaken

import pandas as pd

# Een DataFrame maken van een dictionary
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Uitvoer:

      Name  Age         City
0    Alice   24     New York
1      Bob   27  Los Angeles
2  Charlie   22      Chicago

Voorbeeld 2: Datacleaning

# Omgaan met ontbrekende data
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Ontbrekende waarden opvullen met 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Uitvoer:

     A    B  C
0  1.0  0.0  4
1  2.0  2.0  0
2  0.0  3.0  6

Voorbeeld 3: Group By en Aggregatie

# Groeperen op 'City' en gemiddelde leeftijd berekenen
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Uitvoer:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas en AI-automatisering

In de context van AI en AI-automatisering speelt Pandas een essentiële rol bij datapreprocessing en feature engineering, beide fundamentele stappen bij het bouwen van machine learning-modellen. Datapreprocessing omvat het schoonmaken en transformeren van ruwe data in een geschikt formaat voor modellering, terwijl feature engineering zich richt op het creëren van nieuwe kenmerken uit bestaande data om de modelprestaties te verbeteren.

Chatbots en AI-systemen vertrouwen vaak op Pandas voor het verwerken van datainvoer en -uitvoer, het uitvoeren van taken zoals sentimentanalyse, intentieclassificatie en het extraheren van inzichten uit gebruikersinteracties. Door data-gerelateerde taken te automatiseren, helpt Pandas bij het stroomlijnen van de ontwikkeling en implementatie van AI-systemen, waardoor efficiëntere en effectievere datagedreven besluitvorming mogelijk is.

Onderzoek

Hieronder volgen enkele relevante wetenschappelijke artikelen die Pandas in verschillende contexten bespreken:

1. PyPanda: a Python Package for Gene Regulatory Network Reconstruction

   • Auteurs: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Samenvatting: Dit artikel beschrijft PyPanda, een Python-versie van het PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation) algoritme, dat wordt gebruikt voor het afleiden van genregulatienetwerken. PyPanda biedt snellere prestaties en extra netwerk-analysefuncties vergeleken met de originele C++ versie. Het pakket is open source en vrij beschikbaar op GitHub.
   • Lees meer

2. An Empirical Study on How the Developers Discussed about Pandas Topics

   • Auteurs: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Samenvatting: Deze studie onderzoekt hoe ontwikkelaars Pandas-onderwerpen bespreken op online fora zoals Stack Overflow. Er wordt gekeken naar de populariteit en uitdagingen van verschillende Pandas-onderwerpen, gecategoriseerd in error handling, visualisatie, externe ondersteuning, dataframes en optimalisatie. De bevindingen zijn bedoeld om ontwikkelaars, docenten en leerlingen te helpen bij het begrijpen en aanpakken van veelvoorkomende problemen bij het gebruik van Pandas.
   • Lees meer

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Auteurs: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Samenvatting: Dit artikel introduceert pyCube, een op Python gebaseerd hulpmiddel voor het maken en bevragen van datacubes. Terwijl traditionele datacube-tools grafische interfaces gebruiken, biedt pyCube een programmatische aanpak met behulp van Python en Pandas, gericht op technisch vaardige datawetenschappers. Het laat aanzienlijke prestatieverbeteringen zien ten opzichte van traditionele implementaties.
   • Lees meer