Pandas

Nazwa „Pandas” pochodzi od terminu „panel data”, używanego w ekonometrii dla zbiorów danych obejmujących obserwacje na przestrzeni wielu okresów. Dodatkowo jest to skrót od „Python Data Analysis”, podkreślając jej główną funkcję. Od czasu powstania w 2008 roku przez Wesa McKinneya, Pandas stało się filarem stacku data science w Pythonie, współpracując z bibliotekami takimi jak NumPy, Matplotlib i SciPy.

Pandas pozwala szybko uporządkować nieuporządkowane dane, nadając im znaczenie i efektywnie radząc sobie z brakującymi wartościami, a także innymi zadaniami. Dostarcza dwie główne struktury danych: DataFrame i Series, które upraszczają zarządzanie zarówno danymi tekstowymi, jak i liczbowymi.

Kluczowe funkcje Pandas

1. Struktury danych

Pandas słynie z solidnych struktur danych, które są podstawą zadań związanych z manipulacją danymi.

• Series: Jednowymiarowa tablica z etykietami, mogąca przechowywać dane dowolnego typu, np. liczby całkowite, napisy czy liczby zmiennoprzecinkowe. Etykiety osi w Series nazywane są indeksem. Ta struktura jest szczególnie przydatna do operacji na pojedynczych kolumnach danych.
• DataFrame: Dwuwymiarowa, rozmiarowo zmienna i potencjalnie niejednorodna struktura tabelaryczna z etykietami osi (wierszy i kolumn). Można ją traktować jako słownik obiektów Series. DataFrame idealnie nadaje się do pracy ze zbiorami danych przypominającymi tabele czy arkusze kalkulacyjne, umożliwiając łatwą manipulację i analizę danych.

2. Wyrównywanie danych i obsługa braków

Radzenie sobie z brakującymi danymi to jedna z mocnych stron Pandas. Oferuje zaawansowane możliwości wyrównywania danych, pozwalając na płynną manipulację danymi z brakami. Braki reprezentowane są jako NaN (not a number) w kolumnach zmiennoprzecinkowych. Pandas udostępnia różne metody wypełniania lub usuwania braków, dbając o integralność i spójność danych.

3. Indeksowanie i wyrównywanie

Indeksowanie i wyrównywanie w Pandas są kluczowe dla efektywnego organizowania i etykietowania danych. Funkcja ta zapewnia łatwy dostęp i interpretację danych, umożliwiając wykonywanie złożonych operacji przy minimalnym wysiłku. Dzięki potężnym narzędziom do indeksowania Pandas ułatwia zarządzanie dużymi zbiorami danych, pozwalając na płynną analizę.

4. Grupowanie i agregacja

Pandas oferuje solidną funkcjonalność grupowania (group by) do wykonywania operacji typu split-apply-combine na zbiorach danych, co jest częstym wzorcem w analizie danych. Pozwala to na agregowanie i transformację danych na różne sposoby, ułatwiając wyciąganie wniosków i analizę statystyczną. Funkcja GroupBy dzieli dane na grupy według określonych kryteriów, stosuje funkcję do każdej grupy i łączy wyniki.

5. We/Wy danych

Pandas posiada szeroki zestaw funkcji do odczytu i zapisu danych między strukturami pamięci a różnymi formatami plików, w tym CSV, Excel, JSON, bazami SQL i innymi. Funkcja ta upraszcza proces importowania i eksportowania danych, czyniąc Pandas wszechstronnym narzędziem do zarządzania danymi na różnych platformach.

6. Obsługa wielu formatów plików

Zdolność obsługi różnych formatów plików to duża zaleta Pandas. Wspiera m.in. formaty JSON, CSV, HDF5 czy Excel. Ta elastyczność ułatwia pracę z danymi pochodzącymi z różnych źródeł, usprawniając proces analizy.

7. Funkcjonalność szeregów czasowych

Pandas posiada wbudowaną obsługę danych szeregów czasowych, oferując funkcje takie jak generowanie zakresów dat, konwersja częstotliwości, statystyki okien przesuwanych czy przesunięcia czasowe. Funkcje te są nieocenione dla analityków finansowych i data scientistów pracujących z danymi zależnymi od czasu, pozwalając na kompleksową analizę szeregów czasowych.

8. Przekształcanie danych

Pandas oferuje potężne narzędzia do przekształcania i pivotowania zbiorów danych, co ułatwia manipulowanie danymi do pożądanego formatu. Ta funkcja jest niezbędna do przekształcania surowych danych w bardziej analizowalną strukturę, ułatwiając wyciąganie wniosków i podejmowanie decyzji.

9. Optymalna wydajność

Wydajność Pandas jest zoptymalizowana pod kątem efektywności i szybkości, co czyni ją odpowiednią do obsługi dużych zbiorów danych. Jej jądro napisane jest w Pythonie i C, zapewniając szybkie i zasobooszczędne wykonywanie operacji. To sprawia, że Pandas to idealny wybór dla naukowców zajmujących się danymi, którzy wymagają szybkich narzędzi do manipulacji danymi.

10. Wizualizacja danych

Wizualizacja to kluczowy aspekt analizy danych, a Pandas oferuje wbudowane możliwości wykresów i analizy graficznej. Integrując się z bibliotekami jak Matplotlib, Pandas pozwala tworzyć przejrzyste wizualizacje, które zwiększają czytelność wyników analiz.

Przykłady zastosowań Pandas

1. Czyszczenie i przygotowanie danych

Pandas to potężne narzędzie do czyszczenia danych, np. usuwania duplikatów, obsługi braków czy filtrowania danych. Efektywne przygotowanie danych jest kluczowe w analizie danych i workflow uczenia maszynowego, a Pandas wyraźnie ułatwia ten proces.

2. Eksploracyjna analiza danych (EDA)

Podczas EDA naukowcy danych używają Pandas do eksploracji i podsumowywania zbiorów danych, identyfikacji wzorców i generowania wniosków. Proces ten często obejmuje analizę statystyczną i wizualizację, wspieraną przez integrację Pandas z bibliotekami jak Matplotlib.

3. Przekształcanie i łączenie danych

Pandas doskonale radzi sobie z przekształcaniem danych (data munging), czyli zmianą surowych danych w format bardziej odpowiedni do analizy. Obejmuje to przekształcanie, łączenie zbiorów czy tworzenie nowych, wyliczanych kolumn – wszystko to ułatwia złożone transformacje danych.

4. Analiza danych finansowych

Pandas jest szeroko wykorzystywane do analizy danych finansowych dzięki wydajności przy szeregach czasowych i możliwości obsługi dużych zbiorów danych. Analitycy finansowi używają jej do obliczania średnich kroczących, analizy cen akcji czy modelowania danych finansowych.

5. Uczenie maszynowe

Choć sama Pandas nie jest biblioteką uczenia maszynowego, odgrywa kluczową rolę w przygotowaniu danych do algorytmów ML. Data scientist używają Pandas do wstępnego przetwarzania danych przed przekazaniem ich do modeli ML, zapewniając optymalną wydajność modelu.

Przykłady użycia Pandas

Przykład 1: Tworzenie DataFrame

import pandas as pd

# Tworzenie DataFrame ze słownika
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

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

Wynik:

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

Przykład 2: Czyszczenie danych

# Obsługa brakujących danych
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Wypełnij braki wartością 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Wynik:

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

Przykład 3: Grupowanie i agregacja

# Grupowanie po 'City' i obliczanie średniego wieku
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Wynik:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas a automatyzacja AI

W kontekście AI i automatyzacji AI, Pandas odgrywa kluczową rolę w przetwarzaniu danych i inżynierii cech, które są podstawowymi etapami budowy modeli uczenia maszynowego. Przetwarzanie danych obejmuje czyszczenie i transformację surowych danych do formatu odpowiedniego do modelowania, natomiast inżynieria cech polega na tworzeniu nowych cech z istniejących danych w celu poprawy wydajności modeli.

Chatboty i systemy AI często korzystają z Pandas do obsługi wejść i wyjść danych, wykonywania operacji takich jak analiza sentymentu, klasyfikacja intencji czy wydobywanie wniosków z interakcji użytkownika. Automatyzując zadania związane z danymi, Pandas usprawnia rozwój i wdrażanie systemów AI, umożliwiając efektywniejsze podejmowanie decyzji opartych na danych.

Badania naukowe

Poniżej przedstawiono wybrane publikacje naukowe dotyczące Pandas w różnych kontekstach:

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

   • Autorzy: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Streszczenie: Artykuł opisuje PyPanda, wersję w Pythonie algorytmu PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation) przeznaczonego do rekonstrukcji sieci regulacji genów. PyPanda oferuje szybsze działanie i dodatkowe funkcje analizy sieci w porównaniu z oryginalną wersją w C++. Pakiet jest otwartoźródłowy i dostępny na GitHubie.
   • Czytaj więcej

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

   • Autorzy: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Streszczenie: Badanie analizuje, jak deweloperzy dyskutują o tematach związanych z Pandas na forach takich jak Stack Overflow. Identyfikuje popularność i wyzwania dotyczące różnych zagadnień Pandas, kategoryzując je na obsługę błędów, wizualizację, wsparcie zewnętrzne, dataframes i optymalizację. Wyniki mogą pomóc deweloperom, edukatorom i uczącym się w zrozumieniu i rozwiązywaniu częstych problemów podczas korzystania z Pandas.
   • Czytaj więcej

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Autorzy: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Streszczenie: Publikacja wprowadza pyCube, narzędzie w Pythonie do tworzenia i zapytań do kostek danych. Podczas gdy tradycyjne narzędzia korzystają z interfejsów graficznych, pyCube oferuje podejście programistyczne, bazując na Pythonie i Pandas, kierowane do zaawansowanych analityków danych. Pokazuje znaczną poprawę wydajności względem tradycyjnych implementacji.
   • Czytaj więcej