Pandas

Navnet “Pandas” stammer fra begrepet “panel data,” et økonometrisk uttrykk som brukes om datasett som inkluderer observasjoner over flere tidsperioder. I tillegg er det en sammentrekning av “Python Data Analysis,” som fremhever dens primære funksjon. Siden starten i 2008 av Wes McKinney har Pandas blitt en hjørnestein i Python sitt datavitenskapsmiljø, og fungerer sømløst med biblioteker som NumPy, Matplotlib og SciPy.

Pandas gjør det raskt å jobbe med uryddige data ved å organisere dem for relevans og effektivt håndtere manglende verdier, blant annet. Det tilbyr to primære datastrukturer: DataFrame og Series, som forenkler databehandlingen for både tekstlige og numeriske data.

Nøkkelfunksjoner i Pandas

1. Datastrukturer

Pandas er kjent for sine robuste datastrukturer, som er ryggraden i oppgaver innen datamanipulering.

• Series: En en-dimensjonal, merket array som kan inneholde data av enhver type, som heltall, strenger eller flyttall. Aksene i en Series kalles samlet for indeksen. Denne strukturen er spesielt nyttig for å håndtere og utføre operasjoner på enkeltkolonner med data.
• DataFrame: En todimensjonal, størrelsesendringsbar og potensielt heterogen tabellstruktur med merkede akser (rader og kolonner). Den kan betraktes som en ordbok av Series-objekter. DataFrames er ideelle for å jobbe med datasett som ligner en tabell eller et regneark, og gjør det enkelt å manipulere og analysere data.

2. Datajustering og manglende data

Håndtering av manglende data er en av Pandas’ styrker. Det tilbyr avanserte metoder for datajustering, som gir sømløs håndtering av data med manglende verdier. Manglende data representeres som NaN (not a number) i flyttallskolonner. Pandas har flere metoder for å fylle ut eller fjerne manglende verdier, noe som sikrer dataintegritet og konsistens.

3. Indeksering og justering

Indeksering og justering i Pandas er avgjørende for å organisere og merke data effektivt. Denne funksjonen sikrer at data er lett tilgjengelig og tolkningsbar, slik at komplekse dataoperasjoner kan utføres med minimal innsats. Ved å tilby kraftige verktøy for indeksering, legger Pandas til rette for organisering og justering av store datasett, og gir sømløs dataanalyse.

4. Group By og aggregering

Pandas tilbyr robust group by-funksjonalitet for å utføre split-apply-combine-operasjoner på datasett, et vanlig mønster innen dataanalyse. Dette muliggjør aggregering og transformasjon av data på ulike måter, og gjør det enklere å trekke ut innsikt og utføre statistisk analyse. GroupBy-funksjonen deler dataene inn i grupper etter spesifiserte kriterier, anvender en funksjon på hver gruppe, og kombinerer resultatene.

5. Data I/O

Pandas inkluderer et omfattende sett av funksjoner for lesing og skriving av data mellom minnebaserte datastrukturer og forskjellige filformater, inkludert CSV, Excel, JSON, SQL-databaser og mer. Denne funksjonen forenkler prosessen med å importere og eksportere data, og gjør Pandas til et allsidig verktøy for databehandling på tvers av ulike plattformer.

6. Støtte for flere filformater

Evnen til å håndtere ulike filformater er en betydelig fordel med Pandas. Det støtter formater som JSON, CSV, HDF5 og Excel, blant andre. Denne fleksibiliteten gjør det enklere å jobbe med data fra ulike kilder, og strømlinjeformer analyseprosessen.

7. Funksjonalitet for tidsserier

Pandas er utstyrt med innebygd støtte for tidsseriedata, og tilbyr funksjoner som generering av datoperioder, frekvenskonvertering, bevegelige vindusstatistikker og tidsskifting. Disse funksjonene er uvurderlige for finansanalytikere og datavitere som arbeider med tidsavhengige data, og muliggjør omfattende tidsserieanalyse.

8. Omforming av data

Pandas gir kraftige verktøy for omforming og pivotering av datasett, noe som gjør det enklere å manipulere data til ønsket format. Denne funksjonen er avgjørende for å omgjøre rådata til en mer analyserbar struktur, og legger til rette for bedre innsikt og beslutningstaking.

9. Optimal ytelse

Ytelsen til Pandas er optimalisert for effektivitet og hastighet, slik at det egner seg til å håndtere store datasett. Kjernen er skrevet i Python og C, noe som sikrer at operasjoner utføres raskt og ressursbesparende. Dette gjør Pandas til et ideelt valg for datavitere som trenger raske verktøy for datamanipulering.

10. Visualisering av data

Visualisering er en viktig del av dataanalyse, og Pandas tilbyr innebygde muligheter for plotting og analyse av grafer. Ved å integrere med biblioteker som Matplotlib, kan brukere lage informative visualiseringer som forbedrer tolkningen av analyseresultatene.

Bruksområder for Pandas

1. Datarensing og forberedelse

Pandas er et kraftig verktøy for datarensing, som fjerning av duplikater, håndtering av manglende verdier og filtrering av data. Effektiv dataforberedelse er kritisk i analyse- og maskinlæringsprosesser, og Pandas gjør dette sømløst.

2. Utforskende dataanalyse (EDA)

Under EDA bruker datavitere Pandas til å utforske og oppsummere datasett, identifisere mønstre og generere innsikt. Denne prosessen involverer ofte statistisk analyse og visualisering, gjort enklere gjennom Pandas’ integrasjon med biblioteker som Matplotlib.

3. Databehandling og transformasjon

Pandas utmerker seg i databehandling, prosessen der rådata omformes til et mer egnet format for analyse. Dette inkluderer omforming av data, sammenslåing av datasett og oppretting av nye beregnede kolonner, noe som gjør det enklere å utføre komplekse datatransformasjoner.

4. Finansiell dataanalyse

Pandas er mye brukt til finansiell dataanalyse på grunn av sin ytelse med tidsseriedata og evne til å håndtere store datasett effektivt. Finansanalytikere bruker det til å utføre operasjoner som utregning av glidende gjennomsnitt, analyse av aksjepriser og modellering av finansielle data.

5. Maskinlæring

Selv om Pandas i seg selv ikke er et maskinlæringsbibliotek, spiller det en avgjørende rolle i å forberede data for maskinlæringsalgoritmer. Datavitere bruker Pandas til å forhåndsprosessere data før de mates inn i maskinlæringsmodeller, noe som sikrer optimal ytelse.

Eksempler på bruk av Pandas

Eksempel 1: Opprette en DataFrame

import pandas as pd

# Opprette en DataFrame fra en ordbok
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

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

Utdata:

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

Eksempel 2: Datarensing

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

# Fyll manglende verdier med 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Utdata:

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

Eksempel 3: Group By og aggregering

# Gruppér etter 'City' og beregn gjennomsnittsalder
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Utdata:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas og AI-automatisering

I sammenheng med AI og AI-automatisering spiller Pandas en viktig rolle i dataprosessering og feature engineering, som begge er grunnleggende trinn for å bygge maskinlæringsmodeller. Dataprosessering innebærer rensing og transformasjon av rådata til et format egnet for modellering, mens feature engineering innebærer å lage nye funksjoner fra eksisterende data for å forbedre modellens ytelse.

Chatboter og AI-systemer er ofte avhengige av Pandas for å håndtere datainnganger og -utganger, utføre operasjoner som sentimentanalyse, intensjonsklassifisering og utvinning av innsikt fra brukerinteraksjoner. Ved å automatisere datarelaterte oppgaver bidrar Pandas til å effektivisere utvikling og implementering av AI-systemer, og muliggjør mer effektiv og datadrevet beslutningstaking.

Forskning

Nedenfor er noen relevante vitenskapelige artikler som diskuterer Pandas i ulike sammenhenger:

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

   • Forfattere: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Sammendrag: Denne artikkelen beskriver PyPanda, en Python-versjon av PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation)-algoritmen, som brukes for inferens av genreguleringsnettverk. PyPanda gir raskere ytelse og flere nettverksanalysefunksjoner sammenlignet med den opprinnelige C++-versjonen. Pakken er åpen kildekode og fritt tilgjengelig på GitHub.
   • Les mer

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

   • Forfattere: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Sammendrag: Denne studien undersøker hvordan utviklere diskuterer Pandas-relaterte temaer på nettfora som Stack Overflow. Den identifiserer populariteten og utfordringene ved ulike Pandas-temaer, og kategoriserer dem i feilhåndtering, visualisering, ekstern støtte, dataframes og optimalisering. Funnene har som mål å hjelpe utviklere, undervisere og lærende med å forstå og løse vanlige problemer i Pandas-bruk.
   • Les mer

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Forfattere: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Sammendrag: Denne artikkelen introduserer pyCube, et Python-basert verktøy for opprettelse og spørring av datakuber. Mens tradisjonelle verktøy for datakuber bruker grafiske grensesnitt, tilbyr pyCube en programmerbar tilnærming basert på Python og Pandas, rettet mot teknisk kompetente datavitere. Det demonstreres vesentlige ytelsesforbedringer sammenlignet med tradisjonelle implementasjoner.
   • Les mer