Pandas

Numele „Pandas” provine din termenul „panel data”, un termen din econometrie folosit pentru seturi de date care includ observații pe mai multe perioade de timp. De asemenea, este o prescurtare a „Python Data Analysis”, subliniind funcția sa principală. De la lansarea sa în 2008 de către Wes McKinney, Pandas a devenit o piatră de temelie a ecosistemului de știință a datelor în Python, funcționând armonios cu biblioteci precum NumPy, Matplotlib și SciPy.

Pandas facilitează lucrul rapid cu date neorganizate, organizându-le pentru relevanță și gestionând eficient valorile lipsă, printre alte sarcini. Oferă două structuri principale de date: DataFrame și Series, care simplifică procesele de gestionare a datelor atât textuale, cât și numerice.

Caracteristici cheie ale Pandas

1. Structuri de date

Pandas este renumit pentru structurile sale de date robuste, care stau la baza sarcinilor de manipulare a datelor.

• Series: Un tablou unidimensional etichetat care poate conține date de orice tip, cum ar fi numere întregi, șiruri de caractere sau numere reale. Etichetele axei într-un Series sunt denumite colectiv index. Această structură este deosebit de utilă pentru gestionarea și operarea pe coloane individuale de date.
• DataFrame: O structură tabulară bidimensională, cu dimensiune modificabilă și potențial eterogenă, cu axe etichetate (rânduri și coloane). Poate fi privită ca un dicționar de obiecte Series. DataFrame-urile sunt ideale pentru lucrul cu seturi de date care seamănă cu un tabel sau o foaie de calcul, permițând manipularea și analiza datelor cu ușurință.

2. Alinierea datelor și gestionarea valorilor lipsă

Gestionarea valorilor lipsă este unul dintre punctele forte ale Pandas. Oferă capabilități sofisticate de aliniere a datelor, permițând manipularea fără probleme a datelor cu valori lipsă. Datele lipsă sunt reprezentate ca NaN (not a number) în coloanele de tip float. Pandas oferă diverse metode de completare sau eliminare a valorilor lipsă, asigurând integritatea și consistența datelor.

3. Indexare și aliniere

Indexarea și alinierea în Pandas sunt esențiale pentru organizarea și etichetarea eficientă a datelor. Această caracteristică asigură accesibilitatea și interpretabilitatea ușoară a datelor, permițând efectuarea operațiilor complexe cu efort minim. Prin oferirea unor instrumente puternice pentru indexare, Pandas facilitează organizarea și alinierea seturilor mari de date, permițând analize fără întreruperi.

4. Grupare și agregare

Pandas oferă funcționalități robuste de grupare pentru efectuarea operațiilor de tip split-apply-combine pe seturi de date, un model comun de analiză a datelor în știința datelor. Acest lucru permite agregarea și transformarea datelor în diverse moduri, facilitând extragerea de informații și analiza statistică. Funcția GroupBy împarte datele în grupuri pe baza unor criterii specificate, aplică o funcție fiecărui grup și combină rezultatele.

5. Intrare/Ieșire de date

Pandas include o suită extinsă de funcții pentru citirea și scrierea datelor între structurile de date din memorie și diferite formate de fișiere, inclusiv CSV, Excel, JSON, baze de date SQL și altele. Această caracteristică simplifică procesul de import și export al datelor, făcând din Pandas un instrument versatil pentru gestionarea datelor pe diverse platforme.

6. Suport pentru multiple formate de fișiere

Capacitatea de a gestiona diverse formate de fișiere este un avantaj semnificativ al Pandas. Suportă formate precum JSON, CSV, HDF5 și Excel, printre altele. Această flexibilitate facilitează lucrul cu date provenite din surse diverse, simplificând procesul de analiză a datelor.

7. Funcționalități pentru serii temporale

Pandas este echipat cu suport integrat pentru date de tip serie temporală, oferind funcționalități precum generarea intervalelor de date, conversia frecvenței, statistici pe ferestre mobile și deplasări temporale. Aceste funcționalități sunt deosebit de utile pentru analiștii financiari și oamenii de știință din domeniul datelor care lucrează cu date dependente de timp, permițând analize complexe pe serii temporale.

8. Remodelarea datelor

Pandas oferă instrumente puternice pentru remodelarea și pivotarea seturilor de date, facilitând manipularea datelor în formatul dorit. Această funcționalitate este esențială pentru transformarea datelor brute într-o structură mai ușor de analizat, favorizând obținerea unor perspective mai bune și decizii informate.

9. Performanță optimă

Performanța Pandas este optimizată pentru eficiență și viteză, fiind potrivită pentru gestionarea seturilor de date mari. Nucleul său este scris în Python și C, asigurând executarea rapidă și eficientă a operațiilor. Acest lucru face din Pandas o alegere ideală pentru oamenii de știință din domeniul datelor care au nevoie de instrumente rapide pentru manipularea datelor.

10. Vizualizarea datelor

Vizualizarea este un aspect esențial al analizei datelor, iar Pandas oferă capabilități integrate pentru realizarea de grafice și analiză vizuală. Prin integrarea cu biblioteci precum Matplotlib, Pandas permite crearea de vizualizări informative care îmbunătățesc interpretarea rezultatelor analizei.

Cazuri de utilizare ale Pandas

1. Curățarea și pregătirea datelor

Pandas este un instrument puternic pentru sarcinile de curățare a datelor, cum ar fi eliminarea duplicatelor, gestionarea valorilor lipsă și filtrarea datelor. Pregătirea eficientă a datelor este esențială în analiza datelor și fluxurile de lucru de învățare automată, iar Pandas face acest proces fără efort.

2. Analiză exploratorie a datelor (EDA)

În timpul EDA, oamenii de știință din domeniul datelor folosesc Pandas pentru a explora și rezuma seturile de date, a identifica tipare și a genera perspective. Acest proces implică adesea analiză statistică și vizualizare, facilitată de integrarea Pandas cu biblioteci precum Matplotlib.

3. Transformarea și prelucrarea datelor brute

Pandas excelează în prelucrarea (munging) datelor, procesul de transformare a datelor brute într-un format mai potrivit pentru analiză. Aceasta include remodelarea datelor, unirea seturilor de date și crearea de coloane noi calculate, facilitând transformări complexe ale datelor.

4. Analiza datelor financiare

Pandas este utilizat pe scară largă pentru analiza datelor financiare datorită performanței sale cu serii temporale și capacității de a gestiona eficient seturi de date mari. Analiștii financiari îl folosesc pentru operații precum calcularea mediilor mobile, analiza prețurilor acțiunilor și modelarea datelor financiare.

5. Învățare automată

Deși Pandas nu este în sine o bibliotecă de învățare automată, joacă un rol crucial în pregătirea datelor pentru algoritmii de învățare automată. Oamenii de știință din domeniul datelor utilizează Pandas pentru a preprocesa datele înainte de a le introduce în modele de învățare automată, asigurând performanțe optime ale modelelor.

Exemple de utilizare Pandas

Exemplul 1: Crearea unui DataFrame

import pandas as pd

# Crearea unui DataFrame dintr-un dicționar
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

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

Rezultat:

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

Exemplul 2: Curățarea datelor

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

# Completarea valorilor lipsă cu 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Rezultat:

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

Exemplul 3: Grupare și agregare

# Grupare după 'City' și calculul mediei vârstei
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Rezultat:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas și automatizarea AI

În contextul AI și al automatizării AI, Pandas joacă un rol esențial în preprocesarea datelor și ingineria caracteristicilor, ambele fiind pași fundamentali în construirea modelelor de învățare automată. Preprocesarea datelor implică curățarea și transformarea datelor brute într-un format adecvat pentru modelare, în timp ce ingineria caracteristicilor presupune crearea de noi caracteristici din datele existente pentru îmbunătățirea performanței modelelor.

Chatboții și sistemele AI se bazează adesea pe Pandas pentru gestionarea inputurilor și outputurilor de date, efectuând operații precum analiza sentimentului, clasificarea intenției și extragerea de perspective din interacțiunile cu utilizatorii. Prin automatizarea sarcinilor legate de date, Pandas ajută la simplificarea dezvoltării și implementării sistemelor AI, permițând decizii mai eficiente și bazate pe date.

Cercetare

Mai jos sunt câteva lucrări științifice relevante care discută Pandas în contexte diferite:

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

   • Autori: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Rezumat: Această lucrare descrie PyPanda, o versiune Python a algoritmului PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation), folosit pentru inferența rețelelor de reglementare genetică. PyPanda oferă performanță mai rapidă și funcționalități suplimentare de analiză a rețelelor față de versiunea originală C++. Pachetul este open source și disponibil gratuit pe GitHub.
   • Citește mai mult

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

   • Autori: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Rezumat: Acest studiu investighează modul în care dezvoltatorii discută subiecte legate de Pandas pe forumuri online precum Stack Overflow. Identifică popularitatea și provocările diferitelor subiecte Pandas, clasificându-le în gestionarea erorilor, vizualizare, suport extern, dataframes și optimizare. Rezultatele urmăresc să ajute dezvoltatorii, educatorii și cursanții să înțeleagă și să abordeze problemele comune ale utilizării Pandas.
   • Citește mai mult

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Autori: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Rezumat: Această lucrare introduce pyCube, un instrument bazat pe Python pentru crearea și interogarea cuburilor de date. În timp ce instrumentele tradiționale pentru cuburi de date folosesc interfețe grafice, pyCube oferă o abordare programatică bazată pe Python și Pandas, adresată oamenilor de știință din date cu abilități tehnice. Demonstrează îmbunătățiri semnificative de performanță față de implementările tradiționale.
   • Citește mai mult