دوره آموزشی تحلیل داده با Python Pandas

آشنایی با Pandas

تحلیل داده یکی از مهم‌ترین مهارت‌های دنیای امروزی است. یکی از مهم‌ترین ابزارهایی که دانشمندان داده با آن سروکار دارند، کتابخانه پانداس است. پانداس یک کتابخانه قدرتمند و متن‌باز  است که برای زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه داده شده است و عمده کاربرد آن در دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. این کتابخانه بر روی پکیج نامپای ساخته شده است. با این حال، پانداس یک ابزار سریع، قدرتمند، انعطاف‌پذیر و ساده است. بخش‌های اصلی این کتابخانه در زبان Python یا زبان C نوشته شده است و به همین دلیل از نظر عملکرد کارایی بالایی دارد.

زمانی که کاربر زبان برنامه نویسی پایتون هستید و قصد دارید در زمینه هوش مصنوعی یا علم داده فعالیت کنید. باید حتما بدانید که چگونه می توانید از کتابخانه بسیار خوب pandas چگونه استفاده کنید.

پانداس به دانشمندان و مهندسان داده کمک می‌کند که داده‌های خود را در قالب جداول رابطه‌ای وارد حافظه کند و روی آن‌ها انواع پردازش‌ها، رسم نمودارها، تحلیل‌ها و به‌طور کلی هر کاری را که نیاز است، به بهترین شکل ممکن انجام دهد. به‌طور اختصاصی، پانداس ساختمان داده و عملیاتی را برای دست‌کاری جدول‌های عددی و سری‌های زمانی پیشنهاد می‌دهد. پانداس عموما برای یادگیری ماشین و به شکل فریم‌های داده (DataFrame) به‌کار گرفته می‌شود. فریم‌های داده ساختمان داده اصلی کتابخانه پانداس است.

این فریم‌های داده اجازه ذخیره‌سازی و دستکاری داده‌ها در جداول را می‌دهد. یکی از ویژگی‌های منحصربفرد این کتابخانه این است که می‌تواند با انواع داده‌ها با فرمت‌های متفاوتی مثل csv، excel و غیره کار کند. علاوه‌براین، این کتابخانه مجوز انواع عملیات دستکاری داده‌ها مانند groupby، join، merge، melt،concatenation و هم‌چنین، از ویژگی‌های مختلف تمیزکاری داده‌ها (data cleaning) مانند filing، replacing و غیره پشتیبانی می‌کند.

پانداس در واقع فریمورکی است که برای کار با داده طراحی شده است و همچنین از آن می‌توانیم برای تحلیل داده و پردازش داده و همچنین مصور سازی داده‌ها استفاده کنیم. از سال انتشار این فریمورک که به سال 2014 میلادی برمی‌گردد. بیشتر افرادی که قصد دارند وارد حوزه‌ی علم داده (data science) و مهندسی داده و یادگیری ماشین شوند، نیاز دارند که حتما با پانداس آشنایی کافی داشته باشند.

پانداس دارای کاربردهای بسیار زیادی است که یکی از این کاربردها مدیریت داده‌های از دست رفته است. شما با استفاده از pandas می‌توانید فایل‌هایی که گم کرده‌اید را به راحتی پیدا کنید. پانداس سازگاری بسیار بالایی با ساختارهای گوناگون داده‌ای دارد و با ساختارهای تک بعدی و چند بعدی، تعامل خوبی دارد.

این کتابخانه دارای ابزار تحلیل داده زیادی می‌باشد.با استفاده از ابزارهای تحلیل داده‌ی پانداس به راحتی می‌توانید زبان‌های برنامه‌نویسی همانند پایتون را از نظر ساختاری تحلیل کنید. اگر بخواهیم این کتابخانه‌ی متن باز را بیشتر شرح دهیم، باید به موارد زیر اشاره کنیم:

• کتابخانه‌ای پرقدرت برای تحلیل داده
• پیش‌پردازش داده‌ها
• تسهیل در بصری سازی داده‌ها

سه ساختار اصلی در پانداس وجود دارد که برای ذخیره سازی داده‌ها از آنها استفاده می‌شود:

Series
DataFrame
Panel

• تعریف Series: به عنوان یک آرایه یک بعدی و از نوع immutable در نظر گرفته می شود.
• تعریف DataFrame: یک آرایه دو بعدی است که دقیقا به مانند جدول های بانک اطلاعاتی رفتار می کند.
• تعریف Panel: یک آرایه سه بعدی است که دقیقا به مانند مکعب داده رفتار می کند.

در مورد دیتافریم نیز به بیان واضح اگر بخواهیم بگوییم، دیتافریم در واقع ساختار پایه‌ای داده‌ها در پانداس است.
پانداس می‌توانید دیتاهای دریافتی را با استفاده از ساختارهای Series و DataFrame، به قالبی مناسب برای تحلیل داده‌ها تبدیل کند. از جمله دیگر مزایای این کتابخانه این است که با استفاده از Pandas می‌توانید از چند روش گوناگون استخراج داده‌ها، برخوردار شوید.

همچینین باید گفت که کتابخانه پانداس دارای ابزارهای متفاوتی است که از آنها می‌توانید برای عملیات‌های ورودی و خروجی گرفتن استفاده کنید. کتابخانه Pandas این قابلیت را دارا می‌باشد که تمامی داده‌‌ها را با فرمت‌هایی همچون TSV و CSV و فایل‌های متنی همانند اکسل را بخواند.