Pandas

Namnet “Pandas” kommer från termen “paneldata”, ett begrepp inom ekonometri som används för dataset med observationer över flera tidsperioder. Dessutom är det en förkortning av “Python Data Analysis”, vilket belyser dess huvudsakliga funktion. Sedan starten 2008 av Wes McKinney har Pandas blivit en hörnsten i Python-stack för datavetenskap, och fungerar sömlöst med bibliotek som NumPy, Matplotlib och SciPy.

Pandas underlättar snabb hantering av rörig data genom att organisera den för relevans och effektivt hantera saknade värden, bland andra uppgifter. Det erbjuder två primära datastrukturer: DataFrame och Series, vilka effektiviserar datamanagement av både textuell och numerisk data.

Viktiga funktioner i Pandas

1. Datastrukturer

Pandas är känt för sina robusta datastrukturer, som är ryggraden i datamanipulering.

• Series: En endimensionell märkt array som kan innehålla data av vilken typ som helst, såsom heltal, strängar eller flyttal. Axelmärkningarna i en Series kallas gemensamt för indexet. Denna struktur är särskilt användbar vid hantering och operationer på enskilda datakolumner.
• DataFrame: En tvådimensionell, storleksföränderlig och potentiellt heterogen tabellstruktur med märkta axlar (rader och kolumner). Den kan ses som en ordbok av Series-objekt. DataFrame är idealisk för arbete med dataset som liknar en tabell eller kalkylblad, där datamanipulering och analys blir lättare.

2. Datajustering och saknade data

Hantering av saknade data är en av Pandas styrkor. Det erbjuder sofistikerade möjligheter till datajustering, vilket möjliggör smidig hantering av data med saknade värden. Saknade data representeras som NaN (not a number) i flyttalskolumner. Pandas har olika metoder för att fylla eller ta bort saknade värden, vilket säkerställer dataintegritet och konsistens.

3. Indexering och justering

Indexering och justering i Pandas är avgörande för att organisera och märka data effektivt. Denna funktion säkerställer att data är lättillgänglig och tolkbar, vilket möjliggör komplexa operationer med minimal ansträngning. Med kraftfulla verktyg för indexering underlättar Pandas organisation och justering av stora dataset, vilket möjliggör smidig dataanalys.

4. Group By och aggregering

Pandas erbjuder robust funktionalitet för group by-operationer, för att utföra split-apply-combine-mönster på dataset, ett vanligt analysmönster inom datavetenskap. Detta gör det möjligt att aggregera och transformera data på olika sätt, vilket underlättar insiktsgenerering och statistisk analys. GroupBy-funktionen delar upp data i grupper utifrån angivna kriterier, applicerar en funktion på varje grupp och kombinerar resultaten.

5. Data I/O

Pandas innehåller en omfattande uppsättning funktioner för att läsa och skriva data mellan minnesstrukturer och olika filformat, inklusive CSV, Excel, JSON, SQL-databaser och fler. Detta förenklar processen med att importera och exportera data, vilket gör Pandas till ett mångsidigt verktyg för datamanagement över olika plattformar.

6. Stöd för flera filformat

Förmågan att hantera olika filformat är en stor fördel med Pandas. Det stödjer format som JSON, CSV, HDF5 och Excel, bland andra. Denna flexibilitet gör det enklare att arbeta med data från olika källor och effektiviserar analysprocessen.

7. Funktionalitet för tidsserier

Pandas är utrustat med inbyggt stöd för tidsseriedata, med funktioner som generering av datumintervall, frekvenskonvertering, rullande fönsterstatistik och tidsförskjutning. Dessa funktioner är ovärderliga för finansanalytiker och datavetare som arbetar med tidsberoende data, och möjliggör heltäckande tidsserieanalys.

8. Dataomformning

Pandas tillhandahåller kraftfulla verktyg för att omforma och pivotera dataset, vilket gör det enklare att manipulera data till önskat format. Denna funktion är avgörande för att omvandla rådata till en mer analyserbar struktur, vilket underlättar insikter och beslutsfattande.

9. Optimal prestanda

Pandas prestanda är optimerad för effektivitet och hastighet, vilket gör det lämpligt för hantering av stora dataset. Kärnan är skriven i Python och C, vilket säkerställer snabba och resurseffektiva operationer. Detta gör Pandas till ett idealiskt val för datavetare som kräver snabba verktyg för datamanipulering.

10. Visualisering av data

Visualisering är en viktig del av dataanalys, och Pandas erbjuder inbyggda möjligheter för att plotta data och analysera grafer. Genom integration med bibliotek som Matplotlib kan användare skapa informativa visualiseringar som ökar tolkbarheten av analysresultat.

Användningsområden för Pandas

1. Datarensning och förberedelse

Pandas är ett kraftfullt verktyg för datarensning, exempelvis borttagning av dubbletter, hantering av saknade värden och filtrering av data. Effektiv datapreparation är avgörande i analys- och maskininlärningsflöden, och Pandas gör denna process smidig.

2. Explorativ dataanalys (EDA)

Vid EDA använder datavetare Pandas för att utforska och sammanfatta dataset, identifiera mönster och generera insikter. Detta innebär ofta statistisk analys och visualisering, underlättat av Pandas integration med bibliotek som Matplotlib.

3. Datamungning och transformation

Pandas utmärker sig inom datamungning, processen att omvandla rådata till ett mer användbart format för analys. Det omfattar omformning av data, sammanslagning av dataset och skapande av nya beräknade kolumner, vilket gör det enklare att utföra komplexa transformationer.

4. Finansiell dataanalys

Pandas används flitigt för finansiell dataanalys tack vare sin prestanda med tidsseriedata och förmåga att effektivt hantera stora dataset. Finansanalytiker använder det för operationer som beräkning av glidande medelvärden, analys av aktiekurser och modellering av finansiell data.

5. Maskininlärning

Även om Pandas inte är ett maskininlärningsbibliotek, spelar det en avgörande roll vid förberedelse av data för maskininlärningsalgoritmer. Datavetare använder Pandas för att förprocessa data innan den matas in i maskininlärningsmodeller, vilket säkerställer optimal modellprestanda.

Exempel på Pandas i praktiken

Exempel 1: Skapa en DataFrame

import pandas as pd

# Skapa en DataFrame från 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

Exempel 2: Datarensning

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

# Fyll saknade värden 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

Exempel 3: Group By och aggregering

# Gruppera efter 'City' och beräkna medelålder
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Utdata:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas och AI-automation

Inom AI och AI-automation spelar Pandas en viktig roll i datapreprocessering och feature engineering, vilka båda är grundläggande steg vid uppbyggnad av maskininlärningsmodeller. Datapreprocessering innebär att rensa och omvandla rådata till ett format som är lämpligt för modellering, medan feature engineering innebär att skapa nya egenskaper från befintlig data för att förbättra modellens prestanda.

Chatbotar och AI-system förlitar sig ofta på Pandas för att hantera datainmatning och -utmatning, utföra operationer som sentimentanalys, intentklassificering och extrahera insikter från användarinteraktioner. Genom att automatisera datarelaterade uppgifter hjälper Pandas till att effektivisera utveckling och driftsättning av AI-system, vilket möjliggör mer effektiv och ändamålsenlig datadriven beslutsfattning.

Forskning

Nedan följer några relevanta vetenskapliga artiklar som diskuterar Pandas i olika sammanhang:

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

   • Författare: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Sammanfattning: Denna artikel beskriver PyPanda, en Python-version av PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation)-algoritmen, som används för inferens av genreglerande nätverk. PyPanda erbjuder snabbare prestanda och ytterligare nätverksanalysfunktioner jämfört med originalversionen i C++. Paketet är öppen källkod och fritt tillgängligt på GitHub.
   • Läs mer

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

   • Författare: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Sammanfattning: Denna studie undersöker hur utvecklare diskuterar Pandas på nätforum som Stack Overflow. Den identifierar popularitet och utmaningar inom olika Pandas-ämnen, och kategoriserar dem i felhantering, visualisering, externt stöd, dataframes och optimering. Resultaten syftar till att hjälpa utvecklare, utbildare och studenter att förstå och hantera vanliga problem vid användning av Pandas.
   • Läs mer

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Författare: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Sammanfattning: Denna artikel introducerar pyCube, ett Python-baserat verktyg för att skapa och fråga datakuber. Medan traditionella datakubverktyg använder grafiska gränssnitt, erbjuder pyCube en programmatisk metod som utnyttjar Python och Pandas, avsedd för tekniskt kunniga datavetare. Den visar på betydande prestandaförbättringar jämfört med traditionella implementationer.
   • Läs mer