Pandas-Einführung

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek für Datenanalyse und Datenverarbeitung, die auf der Programmiersprache Python basiert.

Pandas bietet benutzerfreundliche Datenstrukturen und Datenanalysewerkzeuge, die sich besonders für die Verarbeitung strukturierter Daten wie Tabellendaten (ähnlich Excel-Tabellen) eignen.

Pandas ist eines der häufig verwendeten Werkzeuge in der Datenwissenschaft und Datenanalyse. Es ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Datenquellen einfach zu importieren und effiziente Operationen und Analysen mit Daten durchzuführen.

Pandas führt hauptsächlich zwei neue Datenstrukturen ein:SeriesundDataFrame。

  • Series: Ähnlich wie ein eindimensionales Array oder eine Liste besteht es aus einer Menge von Daten und zugehörigen Datenbeschriftungen (Indizes). Eine Series kann als eine Spalte in einem DataFrame betrachtet werden oder sie kann als eindimensionale Datenstruktur eigenständig existieren.

  • DataFrame: Ähnlich wie eine zweidimensionale Tabelle ist es die wichtigste Datenstruktur in Pandas. Ein DataFrame kann als eine Tabelle betrachtet werden, die aus mehreren nach Spalten angeordneten Series besteht. Es hat sowohl Zeilen- als auch Spaltenindizes, was die Durchführung von Zeilen-/Spaltenauswahl, Filterung, Zusammenführung und anderen Operationen erleichtert.

Ein DataFrame kann als eine Datenstruktur betrachtet werden, die aus mehreren Series besteht:

Die folgende Abbildung zeigt, wie zwei Series-Objekte addiert werden, um ein DataFrame-Objekt zu erhalten:

Ein DataFrame besteht aus Index, Schlüssel und Wert:

Beispiele

import pandas as pd

# Zwei Series-Objekte erstellen
series_apples = pd.Series([1, 3, 7, 4])
series_bananas = pd.Series([2, 6, 3, 5])

# Die beiden Series-Objekte addieren, um ein DataFrame zu erhalten und Spaltennamen anzugeben
df = pd.DataFrame({ 'Apples': series_apples, 'Bananas': series_bananas })

# DataFrame anzeigen
print(df)

Das Ausgabeergebnis ist:

   Apples  Bananas
0       1        2
1       3        6
2       7        3
3       4        5

Pandas-Funktionen

Effiziente Datenstrukturen：

  • Series: Eindimensionale Datenstruktur, ähnlich einer Liste (List), aber mit leistungsfähigeren Funktionen und Unterstützung für Indexierung.
  • DataFrame: Zweidimensionale Datenstruktur, ähnlich einer Tabelle oder einer Datentabelle in einer Datenbank, bei der sowohl Zeilen als auch Spalten Beschriftungen (Indizes) haben.

Datenbereinigung und Vorverarbeitung：

  • Pandas bietet umfangreiche Funktionen zum Umgang mit fehlenden Werten, duplizierten Daten, Datentypkonvertierung, Zeichenkettenoperationen usw., wodurch Benutzer Daten einfach bereinigen und transformieren können.

Datenmanipulation und -analyse：

  • Unterstützt effiziente Datenauswahl, Filterung, Slicing, Extrahieren von Daten nach Bedingungen, Zusammenführen, Verketten mehrerer Datensätze, Datengruppierung, zusammenfassende Statistiken und andere Operationen.
  • Es kann komplexe Datentransformationen durchführen, wie Pivot-Tabellen, Kreuztabellierung, Zeitreihenanalyse usw.

Datenlesen und -export：

  • Unterstützt das Lesen von Daten aus Datenquellen in verschiedenen Formaten wie CSV, Excel, JSON, SQL-Datenbanken usw.
  • Es kann verarbeitete Daten auch in verschiedene Formate wie CSV, Excel usw. exportieren.

Datenvisualisierung：

  • Durch die Integration mit Matplotlib und anderen Visualisierungstools kann Pandas schnell gängige Diagramme wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme usw. erzeugen.

Zeitreihenanalyse：

  • Unterstützt leistungsstarke Funktionen zur Verarbeitung von Zeitreihen, einschließlich Parsen von Datumsangaben, Resampling, Zeitzonenkonvertierung usw.

Leistung und Optimierung：

  • Pandas optimiert die Verarbeitung großer Datenmengen und bietet effiziente vektorisierte Operationen, wodurch die Ineffizienz der Verwendung von Python-Schleifen zur Datenverarbeitung vermieden wird.
  • Es unterstützt außerdem einige Techniken zur Speicheroptimierung, wie z. B. die Verwendung voncategorytype zum Umgang mit doppelten Daten.

Pandas-Anwendungen

Pandas wird in den Bereichen Datenwissenschaft und Datenanalyse weit verbreitet eingesetzt, und sein Hauptvorteil liegt in der Fähigkeit, strukturierte Daten zu verarbeiten und zu analysieren.

Im Folgenden finden sich einige der wichtigsten Anwendungsbereiche von Pandas:

  • Finanzsektor: Finanzinstitute verwenden Pandas, um Börsendaten, Finanzdaten, Handelsdaten usw. zu verarbeiten und zu analysieren. Die Flexibilität und Effizienz von Pandas ermöglichen es Finanzanalysten, schnell Aufgaben wie Datenbereinigung, statistische Analyse, Modellierung und andere durchzuführen.

  • Wissenschaftliche Forschung: Der Bereich der wissenschaftlichen Forschung umfasst häufig große Mengen an experimentellen Daten, Beobachtungsdaten usw. Pandas bietet leistungsstarke Werkzeuge zur Verarbeitung und Analyse dieser Daten, beispielsweise in der Astronomie, Biologie, Geowissenschaft und anderen Bereichen.

  • Unternehmensdatenanalyse: Verschiedene Unternehmen und Organisationen müssen Geschäftsdaten analysieren, um Entscheidungsfindung und strategische Planung zu unterstützen. Pandas bietet Funktionen zur Verarbeitung und Analyse von Unternehmensdaten, einschließlich Verkaufsdaten, Kundendaten, Betriebsdaten usw.

  • Social-Media-Analyse: Die von Social-Media-Plattformen erzeugten massiven Daten müssen analysiert werden, um Nutzerverhalten, Trends und Stimmungstendenzen zu verstehen. Pandas kann Analysten dabei helfen, Social-Media-Daten zu verarbeiten und zu analysieren, Nutzerverhaltensanalysen, Stimmungsanalysen usw. durchzuführen.

  • Gesundheitswesen: Der Gesundheitsbereich muss große Mengen medizinischer Daten verarbeiten und analysieren, darunter Patientendaten, Daten aus klinischen Studien, medizinische Bilddaten usw. Pandas bietet Werkzeuge zur Verarbeitung und Analyse dieser Daten und unterstützt medizinische Forschung und klinische Entscheidungsfindung.

  • Bildungsforschung: Der Bildungsbereich kann Pandas nutzen, um Schülerleistungsdaten, Lehrbewertungsdaten, Kursdaten usw. zu verarbeiten, um dadurch Bildungsforschung zu betreiben und die Lehrqualität zu verbessern.

  • Marketing: Marketingfachleute können Pandas verwenden, um Marktdaten, Kundendaten, Werbedaten usw. zu analysieren, um Marketingstrategien zu formulieren und die Wirksamkeit von Marketingaktivitäten zu optimieren.

Pandas ist ein leistungsstarkes und flexibles Werkzeug in vielen Bereichen und bietet Datenwissenschaftlern, Analysten und Ingenieuren eine bequeme Möglichkeit, Daten zu verarbeiten und zu analysieren.

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