DataFrames یک ساختار داده اساسی در علم داده، دستکاری داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها است. این ساختار همه کاره و قدرتمند امکان انجام عملیات ساده بر روی داده های ساختاریافته مانند فیلتر کردن، تجسم و تجزیه و تحلیل آماری را فراهم می کند. این یک ساختار داده دو بعدی است که می توان آن را به عنوان جدولی متشکل از سطرها و ستون ها، شبیه به یک صفحه گسترده یا جدول SQL در نظر گرفت.
تکامل DataFrames
مفهوم DataFrames از دنیای برنامه نویسی آماری سرچشمه گرفته است و زبان برنامه نویسی R نقشی محوری دارد. در R، DataFrame یک ساختار داده اولیه برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها بود و باقی می ماند. اولین اشاره به ساختاری شبیه به DataFrame را می توان به اوایل دهه 2000 ردیابی کرد، زمانی که R شروع به محبوبیت در حوزه آماری و تجزیه و تحلیل داده ها کرد.
با این حال، استفاده و درک گسترده از DataFrames عمدتاً با ظهور کتابخانه پانداها در پایتون رایج شده است. پانداها که توسط Wes McKinney در سال 2008 توسعه یافتند، ساختار DataFrame را وارد دنیای پایتون کردند و به طور قابل توجهی سهولت و کارایی دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها را در زبان افزایش دادند.
آشکارسازی مفهوم DataFrames
DataFrame ها معمولاً با ساختار دو بعدی خود متشکل از سطرها و ستون ها مشخص می شوند که در آن هر ستون می تواند از نوع داده متفاوتی باشد (اعداد صحیح، رشته ها، شناورها و غیره). آنها روشی بصری برای مدیریت داده های ساخت یافته ارائه می دهند. آنها را می توان از منابع داده های مختلف مانند فایل های CSV، فایل های اکسل، پرس و جوهای SQL در پایگاه های داده یا حتی لغت نامه ها و لیست های پایتون ایجاد کرد.
مزیت کلیدی استفاده از DataFrames در توانایی آنها برای مدیریت حجم زیادی از داده ها به طور کارآمد نهفته است. DataFrames مجموعه‌ای از توابع داخلی را برای کارهای دستکاری داده‌ها مانند گروه‌بندی، ادغام، شکل‌دهی مجدد و تجمیع داده‌ها ارائه می‌کند، بنابراین فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها را ساده می‌کند.
ساختار داخلی و عملکرد DataFrame
ساختار داخلی یک DataFrame در درجه اول توسط Index، Columns و Data تعریف می شود.
-
Index مانند یک آدرس است، به این ترتیب می توان به هر نقطه داده در سراسر DataFrame یا Series دسترسی پیدا کرد. سطرها و ستون ها هر دو دارای اندیس هستند، شاخص های ردیف ها به عنوان "شاخص" شناخته می شوند و برای ستون ها نام ستون ها است.
-
ستون ها متغیرها یا ویژگی های مجموعه داده را نشان می دهند. هر ستون در DataFrame دارای یک نوع داده یا dtype است که می تواند عددی (int، float)، رشته (object) یا datetime باشد.
-
داده ها مقادیر یا مشاهدات را برای ویژگی های نشان داده شده توسط ستون ها نشان می دهد. اینها با استفاده از شاخص های سطر و ستون قابل دسترسی هستند.
از نظر نحوه عملکرد DataFrames، اکثر عملیات روی آنها شامل دستکاری داده ها و شاخص ها است. برای مثال، مرتب‌سازی یک DataFrame، ردیف‌ها را بر اساس مقادیر یک یا چند ستون بازآرایی می‌کند، در حالی که یک گروه بر اساس عملیات شامل ترکیب ردیف‌هایی است که مقادیر یکسانی در ستون‌های مشخص شده دارند در یک سطر.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی DataFrames
DataFrames طیف گسترده ای از ویژگی ها را ارائه می دهد که به تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کند. برخی از ویژگی های کلیدی عبارتند از:
-
بهره وری: DataFrames امکان ذخیره سازی و دستکاری کارآمد داده ها را به خصوص برای مجموعه داده های بزرگ فراهم می کند.
-
تطبیق پذیری: آنها می توانند داده ها را از انواع مختلف مدیریت کنند - عددی، دسته بندی، متنی و غیره.
-
انعطاف پذیری: آنها راه های انعطاف پذیری را برای فهرست بندی، برش، فیلتر و تجمیع داده ها ارائه می دهند.
-
عملکرد: آنها طیف گسترده ای از توابع داخلی را برای دستکاری و تبدیل داده ها، مانند ادغام، تغییر شکل، انتخاب و همچنین توابع برای تجزیه و تحلیل آماری ارائه می دهند.
-
ادغام: آنها می توانند به راحتی با کتابخانه های دیگر برای تجسم (مانند Matplotlib، Seaborn) و یادگیری ماشین (مانند Scikit-learn) ادغام شوند.
انواع DataFrame
در حالی که ساختار اصلی یک DataFrame یکسان است، می توان آنها را بر اساس نوع داده ای که در اختیار دارند و منبع داده طبقه بندی کرد. در اینجا یک طبقه بندی کلی وجود دارد:
| نوع DataFrame | شرح |
|---|---|
| قاب داده عددی | فقط از داده های عددی تشکیل شده است. |
| DataFrame دسته بندی شده | شامل داده های دسته بندی یا رشته ای است. |
| DataFrame مختلط | شامل داده های عددی و دسته بندی می شود. |
| قاب داده سری زمانی | ایندکس ها مهرهای زمانی هستند که داده های سری زمانی را نشان می دهند. |
| Spatial DataFrame | حاوی داده های مکانی یا جغرافیایی است که اغلب در عملیات GIS استفاده می شود. |
راه های استفاده از DataFrames و چالش های مرتبط
DataFrames در طیف وسیعی از برنامه ها کاربرد دارد:
- پاکسازی داده ها: شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده، پرت و غیره.
- تبدیل داده ها: تغییر مقیاس متغیرها، رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی شده و غیره.
- تجمیع داده ها: گروه بندی داده ها و محاسبه آمار خلاصه.
- تحلیل داده ها: انجام تحلیل های آماری، ساخت مدل های پیش بینی و غیره.
- تجسم داده ها: ایجاد نمودارها و نمودارها برای درک بهتر داده ها.
در حالی که DataFrame ها همه کاره و قدرتمند هستند، کاربران ممکن است با چالش هایی مانند مدیریت داده های از دست رفته، برخورد با مجموعه داده های بزرگ که در حافظه قرار نمی گیرند یا انجام دستکاری های پیچیده داده ها مواجه شوند. با این حال، بیشتر این مشکلات را می توان با استفاده از قابلیت های گسترده ارائه شده توسط کتابخانه های پشتیبانی کننده DataFrame مانند Pandas و Dask برطرف کرد.
مقایسه DataFrame با ساختارهای داده مشابه
در اینجا مقایسه DataFrame با دو ساختار داده دیگر، Series و Arrays آورده شده است:
| پارامتر | DataFrame | سلسله | آرایه |
|---|---|---|---|
| ابعاد | دو بعدی | یک بعدی | می تواند چند بعدی باشد |
| انواع داده ها | می تواند ناهمگن باشد | همگن | همگن |
| تغییرپذیری | قابل تغییر است | قابل تغییر است | بستگی به نوع آرایه دارد |
| عملکرد | توابع داخلی گسترده برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها | عملکرد محدود در مقایسه با DataFrame | عملیات اساسی مانند حساب و نمایه سازی |
چشم اندازها و فناوری های آینده مرتبط با DataFrames
DataFrames، به عنوان یک ساختار داده، به خوبی تثبیت شده است و احتمالاً همچنان ابزاری اساسی در تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها خواهد بود. در حال حاضر تمرکز بیشتر بر افزایش قابلیت‌های کتابخانه‌های مبتنی بر DataFrame برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگتر، بهبود سرعت محاسبات و ارائه عملکردهای پیشرفته‌تر است.
به عنوان مثال، فناوری هایی مانند Dask و Vaex به عنوان راه حل های آینده برای مدیریت مجموعه داده های بزرگتر از حافظه با استفاده از DataFrames در حال ظهور هستند. آنها APIهای DataFrame را ارائه می دهند که محاسبات را موازی می کند و کار با مجموعه داده های بزرگتر را ممکن می کند.
ارتباط سرورهای پروکسی با DataFrames
سرورهای پروکسی، مانند سرورهای ارائه شده توسط OneProxy، به عنوان واسطه برای درخواست های مشتریانی که به دنبال منابع از سرورهای دیگر هستند، عمل می کنند. در حالی که آنها ممکن است مستقیماً با DataFrame تعامل نداشته باشند، نقش مهمی در جمع آوری داده ها ایفا می کنند - یک پیش نیاز برای ایجاد یک DataFrame.
داده‌هایی که از طریق سرورهای پروکسی جمع‌آوری شده یا جمع‌آوری شده‌اند را می‌توان برای تجزیه و تحلیل بیشتر در DataFrames سازماندهی کرد. به عنوان مثال، اگر شخصی از یک سرور پراکسی برای خراش دادن داده های وب استفاده کند، داده های خراشیده شده را می توان در یک DataFrame برای تمیز کردن، تبدیل و تجزیه و تحلیل سازماندهی کرد.
علاوه بر این، سرورهای پراکسی می‌توانند با پوشاندن آدرس IP به جمع‌آوری داده‌ها از مکان‌های جغرافیایی مختلف کمک کنند، که سپس می‌تواند در یک DataFrame برای انجام تجزیه و تحلیل خاص منطقه‌ای ساختار داده شود.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد DataFrames، منابع زیر را در نظر بگیرید:
