Pandas

Názov „Pandas“ pochádza z výrazu „panel data,“ čo je pojem z ekonómie označujúci dáta obsahujúce pozorovania za viacero časových období. Zároveň ide o skratku „Python Data Analysis,“ ktorá zdôrazňuje hlavnú funkciu knižnice. Od svojho vzniku v roku 2008, keď ju vytvoril Wes McKinney, sa Pandas stal základom Python data science stacku a bez problémov spolupracuje s knižnicami ako NumPy, Matplotlib a SciPy.

Pandas umožňuje rýchle spracovanie neštruktúrovaných dát tým, že ich organizuje a efektívne spracováva chýbajúce hodnoty a ďalšie úlohy. Poskytuje dve hlavné dátové štruktúry: DataFrame a Series, ktoré zjednodušujú správu textových aj číselných dát.

Kľúčové vlastnosti Pandas

1. Dátové štruktúry

Pandas je známy svojimi robustnými dátovými štruktúrami, ktoré sú základom pre manipuláciu s dátami.

• Series: Jednorozmerné označené pole, ktoré môže obsahovať dáta akéhokoľvek typu, ako celé čísla, reťazce alebo desatinné čísla. Osi označené v Series sa spoločne nazývajú index. Táto štruktúra je užitočná najmä na spracovanie a operácie s jednotlivými stĺpcami dát.
• DataFrame: Dvojrozmerná, veľkostne meniteľná a potenciálne heterogénna tabuľková dátová štruktúra s označenými osami (riadky a stĺpce). Môžeme si ju predstaviť ako slovník objektov Series. DataFrame je ideálny na prácu s dátovými súbormi podobnými tabuľke či excelovskému hárku, umožňujúc jednoduchú manipuláciu a analýzu dát.

2. Zarovnávanie dát a chýbajúce hodnoty

Práca s chýbajúcimi dátami je jednou zo silných stránok Pandas. Ponúka sofistikované možnosti zarovnávania dát, čo umožňuje bezproblémovú manipuláciu s dátami obsahujúcimi chýbajúce hodnoty. Chýbajúce hodnoty sú v číselných stĺpcoch reprezentované ako NaN (not a number). Pandas poskytuje rôzne metódy na doplnenie alebo odstránenie chýbajúcich hodnôt, čím zabezpečuje integritu a konzistenciu dát.

3. Indexovanie a zarovnávanie

Indexovanie a zarovnávanie v Pandas sú kľúčové pre efektívnu organizáciu a označovanie dát. Táto vlastnosť zabezpečuje, že dáta sú ľahko prístupné a interpretovateľné, čo umožňuje vykonávať aj zložité operácie s minimálnym úsilím. Vďaka výkonným nástrojom na indexovanie Pandas zjednodušuje organizáciu a zarovnávanie veľkých dátových súborov, čím umožňuje jednoduchú analýzu dát.

4. Group By a agregácia

Pandas ponúka robustnú funkcionalitu group-by na vykonávanie operácií split-apply-combine nad dátovými súbormi, čo je častý vzor analýzy dát v data science. Umožňuje agregáciu a transformáciu dát rôznymi spôsobmi, čo uľahčuje získavanie poznatkov a štatistickú analýzu. Funkcia GroupBy rozdelí dáta do skupín podľa určených kritérií, aplikuje na každú skupinu funkciu a skombinuje výsledky.

5. Vstup a výstup dát

Pandas obsahuje rozsiahlu sadu funkcií na čítanie a zápis dát medzi pamäťovými dátovými štruktúrami a rôznymi formátmi súborov vrátane CSV, Excelu, JSON, SQL databáz a ďalších. Táto vlastnosť zjednodušuje proces importu a exportu dát, vďaka čomu je Pandas univerzálnym nástrojom na správu dát na viacerých platformách.

6. Podpora viacerých formátov súborov

Schopnosť pracovať s rôznymi formátmi súborov je výraznou výhodou Pandas. Podporuje formáty ako JSON, CSV, HDF5 a Excel. Táto flexibilita uľahčuje prácu s dátami z rôznych zdrojov a zjednodušuje proces analýzy dát.

7. Funkcionalita pre časové rady

Pandas je vybavený zabudovanou podporou pre časové rady, vrátane generovania rozsahov dátumov, konverzie frekvencie, štatistík s posuvným oknom či posunu v čase. Tieto funkcie sú neoceniteľné pre finančných analytikov a vedcov pracujúcich s časovo závislými dátami, keďže umožňujú komplexnú analýzu časových radov.

8. Tvarovanie dát

Pandas poskytuje výkonné nástroje na preusporiadanie a pivotovanie dátových súborov, vďaka čomu je jednoduchšie upraviť dáta do požadovaného formátu. Táto vlastnosť je kľúčová pre transformáciu surových dát do analyzovateľnejšej štruktúry, čo vedie k lepším poznatkom a rozhodnutiam.

9. Optimálny výkon

Výkon Pandas je optimalizovaný na efektivitu a rýchlosť, čo ho predurčuje na spracovanie veľkých dátových súborov. Jeho jadro je napísané v Pythone a C, vďaka čomu sú operácie rýchle a efektívne. Pandas je preto ideálnou voľbou pre dátových analytikov, ktorí potrebujú rýchle nástroje na manipuláciu s dátami.

10. Vizualizácia dát

Vizualizácia je neoddeliteľnou súčasťou analýzy dát a Pandas ponúka zabudované možnosti na vykresľovanie grafov a analýzu dát. Vďaka integrácii s knižnicami ako Matplotlib umožňuje Pandas vytvárať prehľadné vizualizácie, ktoré zvyšujú zrozumiteľnosť analytických výsledkov.

Príklady použitia Pandas

1. Čistenie a príprava dát

Pandas je výkonný nástroj na čistenie dát, ako je odstraňovanie duplikátov, spracovanie chýbajúcich hodnôt či filtrovanie dát. Efektívna príprava dát je kľúčová v analytických a strojovo-učiacich pracovných tokoch a Pandas tento proces výrazne uľahčuje.

2. Prieskumná analýza dát (EDA)

Počas EDA používajú dátoví analytici Pandas na skúmanie a sumarizáciu dátových súborov, identifikáciu vzorov a získavanie poznatkov. Tento proces často zahŕňa štatistickú analýzu a vizualizáciu, ktorú uľahčuje integrácia Pandas s knižnicami ako Matplotlib.

3. Úprava a transformácia dát

Pandas vyniká v úprave (munging) dát, teda v procese premeny surových dát do vhodnejšieho formátu na analýzu. Patria sem úlohy ako zmena tvaru dát, spájanie súborov a tvorba nových vypočítaných stĺpcov, čo uľahčuje vykonávanie komplexných dátových transformácií.

4. Finančná analýza dát

Pandas je často využívaný na finančnú analýzu vďaka svojim výkonom pri spracovaní časových radov a schopnosti efektívne pracovať s veľkými dátovými súbormi. Finanční analytici ho používajú na operácie ako výpočet kĺzavých priemerov, analýzu cien akcií alebo modelovanie finančných dát.

5. Strojové učenie

Hoci Pandas nie je priamo knižnica na strojové učenie, zohráva zásadnú úlohu pri príprave dát pre algoritmy strojového učenia. Dátoví vedci používajú Pandas na predspracovanie dát pred ich vložením do modelov, čím zabezpečujú optimálny výkon modelu.

Príklady použitia Pandas v praxi

Príklad 1: Vytvorenie DataFrame

import pandas as pd

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

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

Výstup:

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

Príklad 2: Čistenie dát

# Práca s chýbajúcimi dátami
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Doplnenie chýbajúcich hodnôt nulou
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Výstup:

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

Príklad 3: Group By a agregácia

# Zoskupenie podľa 'City' a výpočet priemerného veku
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Výstup:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas a AI automatizácia

V kontexte AI a AI automatizácie hrá Pandas dôležitú úlohu pri predspracovaní dát a tvorbe čŕt, ktoré sú základnými krokmi pri budovaní modelov strojového učenia. Predspracovanie dát zahŕňa čistenie a transformáciu surových dát do formátu vhodného na modelovanie, zatiaľ čo tvorba čŕt znamená vytváranie nových čŕt z existujúcich dát s cieľom zlepšiť výkon modelu.

Chatboty a AI systémy často využívajú Pandas na spracovanie dátových vstupov a výstupov, vykonávanie operácií ako sentiment analýza, klasifikácia zámeru či získavanie poznatkov z interakcií s používateľmi. Automatizáciou úloh súvisiacich s dátami Pandas pomáha zefektívniť vývoj a nasadenie AI systémov a umožňuje efektívnejšie a účinnejšie rozhodovanie na základe dát.

Výskum

Nižšie sú uvedené niektoré relevantné vedecké práce, ktoré sa venujú Pandas v rôznych kontextoch:

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

   • Autori: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Zhrnutie: Tento článok popisuje PyPanda, Python verziu algoritmu PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation), ktorý sa používa na inferenciu génových regulačných sietí. PyPanda ponúka vyšší výkon a ďalšie funkcie sieťovej analýzy v porovnaní s pôvodnou C++ verziou. Balík je open-source a voľne dostupný na GitHube.
   • Viac informácií

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
   • Zhrnutie: Táto štúdia skúma, ako vývojári diskutujú o témach Pandas na online fórach ako Stack Overflow. Identifikuje popularitu a výzvy rôznych tém, rozdeľuje ich do kategórií ako spracovanie chýb, vizualizácia, externá podpora, dataframy a optimalizácia. Zistenia majú pomôcť vývojárom, pedagógom aj študentom lepšie pochopiť a riešiť bežné problémy pri používaní Pandas.
   • Viac informácií

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Autori: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Zhrnutie: Tento článok predstavuje pyCube, nástroj pre tvorbu a dopytovanie dátových kociek v Pythone. Kým tradičné nástroje na dátové kocky používajú grafické rozhrania, pyCube ponúka programátorsky prístup s využitím Pythonu a Pandas, čím cieli na technicky zdatných dátových analytikov. Demonštruje výrazné zlepšenia výkonu oproti tradičným implementáciám.
   • Viac informácií