Pandas — отличная библиотека на Python, но чем она отличается от остальных? Каковы его точки продажи? Зачем этому учиться? Это вопросы, которые будут у вас в голове. Но не волнуйтесь, потому что мы представили вам 15 лучших функций, которые делают Pandas отличным пакетом. Эти функции Pandas являются всеобъемлющими и подробно рассказывают вам об аспектах, которые вы должны знать, прежде чем начать работу с Pandas.
Основные функции Python Pandas
Ниже приведены лучшие функции Python Pandas, которые следует знать. Чтобы они могли использовать настоящую мощь библиотеки Pandas.
1. Обработка данных
Библиотека Pandas предоставляет действительно быстрый и эффективный способ управления данными и их изучения. Он делает это, предоставляя нам Series и DataFrames, которые помогают нам не только эффективно представлять данные, но и манипулировать ими различными способами. Именно эти особенности Pandas делают ее такой привлекательной библиотекой для специалистов по данным.
2. Выравнивание и индексация
Наличие данных бесполезно, если вы не знаете, где они находятся и о чем они говорят нам. Поэтому маркировка данных имеет первостепенное значение. Еще одним важным фактором является организация, без которой данные было бы невозможно прочитать. Эти две потребности: Организация и маркировка данных прекрасно решаются с помощью интеллектуальных методов выравнивания и индексации, которые можно найти в Pandas.
3. Обработка недостающих данных
Как обсуждалось выше, данные могут быть довольно запутанными для чтения. Но это даже не одна из главных проблем. Данные носят очень грубый характер, и одной из многих проблем, связанных с данными, является отсутствие данных или значений. Поэтому уместно правильно обращаться с отсутствующими значениями, чтобы они не искажали результаты нашего исследования. Некоторые функции Pandas вы рассмотрели с этой стороны, потому что обработка отсутствующих значений интегрирована в библиотеку.
4. Очистка данных
Как мы только что сказали, данные могут быть очень грубыми. Поэтому это действительно беспорядочно, настолько, что выполнение любого анализа таких данных приведет к очень неправильным результатам. Таким образом, крайне важно, чтобы мы очищали наши данные, и эта функция Pandas легко предоставляется. Они очень помогают не только сделать код чистым, но и упорядочить данные, так что даже обычный глаз может расшифровать части данных. Чем чище данные, тем лучше результат.
5. Инструменты ввода и вывода
Панды предоставляют широкий спектр встроенных инструментов для чтения и записи данных. При анализе вам, очевидно, потребуется читать и записывать данные в структуры данных, веб-сервисы, базы данных и т. д. Это стало чрезвычайно простым с помощью встроенных инструментов Pandas. В других языках, вероятно, потребовалось бы много кода для получения тех же результатов, что только замедлило бы процесс анализа.
6. Поддерживается несколько форматов файлов
В наши дни данные можно найти в стольких различных форматах файлов, что становится крайне важным, чтобы библиотеки, используемые для анализа данных, могли читать файлы различных форматов. Pandas превосходит этот сектор благодаря огромному количеству поддерживаемых форматов файлов. Будь то JSON или CSV, Pandas поддерживает все, включая Excel и HDF5. Это можно считать одной из самых привлекательных функций Python Pandas.
7. Слияние и объединение наборов данных
При анализе данных нам постоянно нужно объединять и объединять несколько наборов данных, чтобы создать окончательный набор данных, чтобы иметь возможность правильно его анализировать. Это важно, потому что, если наборы данных не объединены или не объединены должным образом, это негативно повлияет на результаты, а мы этого не хотим. Pandas может помочь объединить различные наборы данных с максимальной эффективностью, так что мы не столкнемся с какими-либо проблемами при анализе данных.
8. Много временных рядов
Эти функции Pandas не сразу будут понятны новичкам, но они будут очень полезны в будущем. Эти функции включают в себя статистику движущегося окна и преобразование частоты. Итак, по мере того, как мы будем углубляться в изучение Pandas, мы увидим, насколько важны и полезны эти функции для специалиста по данным.
9. Оптимизированная производительность
Говорят, что у Pandas очень оптимизированная производительность, что делает его действительно быстрым и подходящим для науки о данных. Критический код для Pandas написан на C или Cython, что делает его чрезвычайно отзывчивым и быстрым.
10. Поддержка Python
Эта особенность Pandas ближе к делу. Благодаря безумному количеству полезных библиотек Python стал одним из самых востребованных языков программирования для анализа данных. Таким образом, Pandas является частью Python и позволяет нам получить доступ к другим библиотекам, таким как NumPy и Matplotlib.
11. Визуализируйте
Визуализация данных является важной частью науки о данных. Это то, что делает результаты исследования понятными для человеческого глаза. У Pandas есть встроенная возможность помочь вам отобразить ваши данные и увидеть различные виды сформированных графиков. Без визуализации анализ данных не имел бы смысла для большей части населения.
12. Группировка
Очень важно иметь возможность разделять ваши данные и группировать их в соответствии с нужными вам критериями. С помощью функций Pandas, таких как GroupBy, вы можете разделить данные на категории по вашему выбору в соответствии с установленными вами критериями. Функция GroupBy разбивает данные, реализует функцию, а затем объединяет результаты.
13. Данные маски
Иногда определенные данные не нужны для анализа данных, и поэтому важно фильтровать данные в соответствии с тем, что вы от них хотите. Использование функции маски в Pandas позволяет вам сделать именно это. Это чрезвычайно полезно, поскольку всякий раз, когда он находит данные, соответствующие критериям, которые вы установили для исключения, он превращает данные в отсутствующее значение.
14. Уникальные данные
В данных всегда много повторений, поэтому важно, чтобы вы могли анализировать данные, имеющие только уникальные значения. Это присутствует в функциях Python Pandas и позволяет пользователю видеть уникальные значения в наборе данных с помощью функции dataset.column.unique(). Где «набор данных» и «столбец» — это имена вашего набора данных и столбца соответственно.
15. Выполняйте математические операции над данными
Функция применения в Pandas позволяет реализовать математическую операцию над данными. Это очень помогает, потому что иногда набор данных, который у вас есть, просто имеет неправильный порядок. Это будет правильно, если просто использовать математическую операцию над набором данных. Это одна из самых привлекательных особенностей Pandas.
Преимущества библиотеки панд
У библиотеки python Pandas есть много преимуществ, перечисление которых, вероятно, займет больше времени, чем то, что требуется для изучения библиотеки. Таким образом, это основные преимущества использования библиотеки Pandas:
Представление данных
Панды обеспечивают чрезвычайно оптимизированные формы представления данных. Это помогает лучше анализировать и понимать данные. Более простое представление данных способствует лучшим результатам для проектов по науке о данных.
Меньше писать и больше работать
Это одно из лучших преимуществ Pandas. То, что в Python заняло бы несколько строк без каких-либо вспомогательных библиотек, может быть просто достигнуто с помощью 1-2 строк с использованием Pandas. Таким образом, использование Pandas помогает сократить процедуру обработки данных. Сэкономив время, мы можем больше сосредоточиться на алгоритмах анализа данных.
Обширный набор функций
Панды действительно сильны. Они предоставляют вам огромный набор важных команд и функций, которые используются для легкого анализа ваших данных. Мы можем использовать Pandas для выполнения различных задач, таких как фильтрация ваших данных в соответствии с определенными условиями или сегментация и разделение данных в соответствии с предпочтениями и т. д.
Эффективно обрабатывает большие данные
Уэс МакКинни, создатель Pandas, сделал библиотеку python для эффективной обработки больших наборов данных. Панды помогают сэкономить много времени, очень быстро импортируя большие объемы данных.
Делает данные гибкими и настраиваемыми
Панды предоставляют огромный набор функций для применения к имеющимся у вас данным, чтобы вы могли настраивать, редактировать и поворачивать их в соответствии со своей волей и желанием. Это помогает максимально эффективно использовать ваши данные.
Сделано для Python
Программирование на Python стало одним из самых востребованных языков программирования в мире благодаря широкому набору функций и высокой производительности. Таким образом, возможность кодировать Pandas на Python позволяет вам использовать мощь различных других функций и библиотек, которые будут использоваться с Python. Некоторые из этих библиотек — NumPy, Scipy, MatPlotLib и т. д.
Недостатки библиотеки Pandas
У всего есть свои недостатки, и их важно знать, поэтому вот недостатки использования Pandas.
Крутая кривая обучения
Панды изначально имеют умеренный склон к обучению. Но по мере того, как вы углубляетесь в библиотеку, склон обучения становится круче. Функционал становится крайне запутанным и может вызвать у новичков некоторые проблемы. Однако при наличии решимости его можно преодолеть.
Сложный синтаксис
Хотя, будучи частью Python, Pandas может стать очень утомительным в отношении синтаксиса. Синтаксис кода Pandas сильно отличается от кода Python, поэтому у людей могут возникнуть проблемы с переключением туда и обратно.
Плохая совместимость с 3D-матрицами
Это один из самых больших недостатков Pandas. Если вы планируете работать сдвумерными или двумерными матрицами, то Pandas — это находка. Но как только вы выберете 3D-матрицу, Pandas больше не будет вашим выбором, и вам придется прибегнуть к Numpy или какой-либо другой библиотеке.
Плохая документация
Без хорошей документации становится сложно изучить новую библиотеку. Документация Pandas не очень помогает понять более сложные функции библиотеки. Таким образом, это замедляет процесс обучения.
Итак, это было все о важных преимуществах и недостатках Pandas. Надеюсь, вам понравилось мое объяснение.
Резюме
В этой статье мы рассмотрели основные функции, преимущества и недостатки Pandas, которые делают библиотеку популярной. Надеемся, что этот учебник прояснил все вопросы, которые могут возникнуть у вас о Pandas.
Тем не менее, если у вас все еще есть какие-то вопросы, связанные с функциями Python Pandas, пожалуйста, задайте их в разделе комментариев.
Приятного обучения.
