Для чего нужен pandas
Pandas — главная библиотека в Python для работы с данными, которую активно используют аналитики данных и дата-сайентисты. Создана она была в 2008 году компанией AQR Capital, а в 2009 году стала проектом с открытым исходным кодом с поддержкой большого комьюнити.
Задачи, решаемые с помощью pandas
Pandas позволяет выполнять операции чтения и записи данных в CSV, Excel 2007+, SQL, HTML, JSON, буфер обмена и др. Функция read_csv() позволяет получить дата-сет из файлов разных форматов, например, из CSV файла.
Библиотека Pandas на языке Python предназначена для обработки и анализа данных. Она работает поверх библиотеки NumPy, которая является инструментом более низкого уровня. Pandas предоставляет специальные структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временными рядами.
Важнейшими направлениями использования Pandas Python являются:
- Группировка данных по заданным параметрам
- Объединение нескольких таблиц в одну сводную
- Очищение данных от дубликатов и невалидных строк или столбцов
- Вывод определенных значений по фильтрам или уникальности
Преимущества pandas перед NumPy
Библиотека Pandas позволяет удобно работать со строками и столбцами числовых таблиц. DataFrame можно представить как таблицу, где каждая строка представляет единичное наблюдение. Это удобно для группировки данных, обработки нескольких таблиц и вывода нужных значений по заданным фильтрам или уникальности. В отличие от NumPy, Pandas не требует знаний линейной алгебры или умений работать с многомерными массивами (тензорами), что делает ее более доступной для обычных пользователей.
Полезные советы
- Всегда проверяйте типы данных в датафреймах, используя метод dtypes.
- Используйте методы groupby и agg для группировки и агрегации данных.
- Делайте копии данных перед изменением исходных датафреймов.
- Оптимизируйте работу с памятью, используя типы данных с меньшим размером.
- Не забывайте документировать свой код.
Выводы
Библиотека Pandas позволяет удобно и быстро обрабатывать и анализировать данные в Python. Она предоставляет мощную функциональность для работы с числовыми таблицами и временными рядами, а также позволяет группировать данные, объединять таблицы и фильтровать значения. Pandas легко освоить, а используя полезные советы, можно быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных.