Panda

Pandas ialah perpustakaan manipulasi dan analisis data sumber terbuka yang popular untuk bahasa pengaturcaraan Python. Ia menyediakan alat yang berkuasa dan fleksibel untuk bekerja dengan data berstruktur, menjadikannya alat penting untuk saintis data, penganalisis dan penyelidik. Pandas digunakan secara meluas dalam pelbagai industri, termasuk kewangan, penjagaan kesihatan, pemasaran dan akademik, untuk mengendalikan data dengan cekap dan melaksanakan tugas analisis data dengan mudah.

Sejarah asal usul Panda dan sebutan pertama mengenainya.

Pandas telah dicipta oleh Wes McKinney pada tahun 2008 semasa beliau bekerja sebagai penganalisis kewangan di AQR Capital Management. Kecewa dengan keterbatasan alat analisis data sedia ada, McKinney menyasarkan untuk membina perpustakaan yang boleh mengendalikan tugasan analisis data dunia sebenar berskala besar dengan berkesan. Dia mengeluarkan versi pertama Panda pada Januari 2009, yang pada mulanya diilhamkan oleh bingkai data bahasa pengaturcaraan R dan keupayaan manipulasi data.

Maklumat terperinci tentang Panda. Memperluas topik Panda.

Pandas dibina di atas dua struktur data asas: Siri dan DataFrame. Struktur data ini membolehkan pengguna mengendalikan dan memanipulasi data dalam bentuk jadual. Siri ialah tatasusunan berlabel satu dimensi yang boleh menyimpan data dari sebarang jenis, manakala DataFrame ialah struktur data berlabel dua dimensi dengan lajur jenis data yang mungkin berbeza.

Ciri utama Panda termasuk:

• Penjajaran data dan pengendalian data yang hilang: Pandas secara automatik menjajarkan data dan mengendalikan nilai yang hilang dengan cekap, menjadikannya lebih mudah untuk bekerja dengan data dunia sebenar.
• Penapisan dan penghirisan data: Pandas menyediakan alat yang berkuasa untuk menapis dan memotong data berdasarkan pelbagai kriteria, membolehkan pengguna mengekstrak subset data tertentu untuk analisis.
• Pembersihan dan transformasi data: Ia menawarkan fungsi untuk membersihkan dan pramemproses data, seperti mengalih keluar pendua, mengisi nilai yang hilang dan mengubah data antara format yang berbeza.
• Pengumpulan dan pengagregatan: Pandas menyokong data pengumpulan berdasarkan kriteria tertentu dan melaksanakan operasi agregat, membolehkan ringkasan data yang berwawasan.
• Menggabungkan dan menggabungkan data: Pengguna boleh menggabungkan berbilang set data berdasarkan lajur biasa menggunakan Panda, menjadikannya mudah untuk menyepadukan sumber data yang berbeza.
• Kefungsian siri masa: Pandas menyediakan sokongan yang teguh untuk bekerja dengan data siri masa, termasuk pensampelan semula, peralihan masa dan pengiraan tetingkap bergulir.

Struktur dalaman Panda. Bagaimana Panda berfungsi.

Pandas dibina di atas NumPy, satu lagi perpustakaan Python yang popular untuk pengiraan berangka. Ia menggunakan tatasusunan NumPy sebagai bahagian belakang untuk menyimpan dan memanipulasi data, yang menyediakan operasi data yang cekap dan berprestasi tinggi. Struktur data utama, Siri dan DataFrame, direka bentuk untuk mengendalikan set data yang besar dengan berkesan sambil mengekalkan fleksibiliti yang diperlukan untuk analisis data.

Di bawah tudung, Pandas menggunakan paksi berlabel (baris dan lajur) untuk menyediakan cara yang konsisten dan bermakna untuk mengakses dan mengubah suai data. Selain itu, Pandas memanfaatkan keupayaan pengindeksan dan pelabelan hierarki yang berkuasa untuk memudahkan penjajaran dan manipulasi data.

Analisis ciri utama Panda.

Pandas menawarkan set kaya fungsi dan kaedah yang membolehkan pengguna melaksanakan pelbagai tugas analisis data dengan cekap. Beberapa ciri utama dan faedahnya adalah seperti berikut:

1. Penjajaran Data dan Pengendalian Data yang Hilang:

   • Memastikan manipulasi data yang konsisten dan disegerakkan merentas berbilang Siri dan DataFrames.
   • Memudahkan proses menangani data yang hilang atau tidak lengkap, mengurangkan kehilangan data semasa analisis.

2. Penapisan dan Penghirisan Data:

   • Membolehkan pengguna mengekstrak subset data tertentu berdasarkan pelbagai syarat.
   • Memudahkan penerokaan data dan ujian hipotesis dengan memfokuskan pada segmen data yang berkaitan.

3. Pembersihan dan Transformasi Data:

   • Memperkemas aliran kerja prapemprosesan data dengan menyediakan pelbagai fungsi pembersihan data.
   • Meningkatkan kualiti dan ketepatan data untuk analisis dan pemodelan hiliran.

4. Pengelompokan dan Pengagregatan:

   • Membolehkan pengguna meringkaskan data dan mengira statistik agregat dengan cekap.
   • Menyokong ringkasan data yang berwawasan dan penemuan corak.

5. Menggabungkan dan Menyertai Data:

   • Memudahkan penyepaduan berbilang set data berdasarkan kunci atau lajur biasa.
   • Membolehkan analisis data yang komprehensif dengan menggabungkan maklumat daripada sumber yang berbeza.

6. Fungsi Siri Masa:

   • Memudahkan analisis data berasaskan masa, ramalan dan pengenalpastian aliran.
   • Meningkatkan keupayaan untuk melakukan pengiraan dan perbandingan bergantung masa.

Jenis panda dan ciri-cirinya

Pandas menawarkan dua struktur data utama:

1. Siri:

   • Tatasusunan berlabel satu dimensi yang mampu menyimpan data dari sebarang jenis (cth, integer, rentetan, terapung).
   • Setiap elemen dalam Siri dikaitkan dengan indeks, menyediakan akses data yang pantas dan cekap.
   • Ideal untuk mewakili data siri masa, jujukan atau lajur tunggal daripada DataFrame.

2. DataFrame:

   • Struktur data berlabel dua dimensi dengan baris dan lajur, serupa dengan hamparan atau jadual SQL.
   • Menyokong jenis data heterogen untuk setiap lajur, menampung set data yang kompleks.
   • Menawarkan keupayaan manipulasi, penapisan dan pengagregatan data yang berkuasa.

Cara menggunakan Panda, masalah dan penyelesaiannya yang berkaitan dengan penggunaan.

Pandas digunakan dalam pelbagai aplikasi dan kes penggunaan:

1. Pembersihan dan Prapemprosesan Data:

   • Pandas memudahkan proses membersihkan dan mengubah set data yang tidak kemas, seperti mengendalikan nilai dan outlier yang hilang.

2. Analisis Data Penerokaan (EDA):

   • EDA melibatkan penggunaan Panda untuk meneroka dan menggambarkan data, mengenal pasti corak dan perhubungan sebelum analisis mendalam.

3. Perbalahan dan Transformasi Data:

   • Pandas membolehkan pembentukan semula dan pemformatan semula data untuk menyediakannya untuk pemodelan dan analisis.

4. Pengagregatan dan Pelaporan Data:

   • Panda berguna untuk meringkaskan dan mengagregatkan data untuk menjana laporan dan mendapatkan cerapan.

5. Analisis Siri Masa:

   • Pandas menyokong pelbagai operasi berasaskan masa, menjadikannya sesuai untuk ramalan dan analisis siri masa.

Masalah biasa dan penyelesaiannya:

1. Mengendalikan Data yang Hilang:

   • Gunakan fungsi seperti dropna() atau fillna() untuk menangani nilai yang hilang dalam set data.

2. Menggabungkan dan Menyertai Data:

   • menggaji merge() atau join() berfungsi untuk menggabungkan berbilang set data berdasarkan kunci atau lajur biasa.

3. Penapisan dan Penghirisan Data:

   • Gunakan pengindeksan bersyarat dengan topeng boolean untuk menapis dan mengekstrak subset data tertentu.

4. Pengelompokan dan Pengagregatan:

   • guna groupby() dan fungsi pengagregatan untuk mengumpulkan data dan melaksanakan operasi pada kumpulan.

Ciri-ciri utama dan perbandingan lain dengan istilah yang serupa

Perspektif dan teknologi masa depan yang berkaitan dengan Panda.

Memandangkan teknologi dan sains data terus berkembang, masa depan Panda kelihatan menjanjikan. Beberapa perkembangan dan trend yang berpotensi termasuk:

1. Peningkatan Prestasi:

   • Pengoptimuman dan penyejajaran selanjutnya untuk mengendalikan set data yang lebih besar dengan cekap.

2. Integrasi dengan AI dan ML:

   • Penyepaduan lancar dengan perpustakaan pembelajaran mesin untuk menyelaraskan saluran paip prapemprosesan dan pemodelan data.

3. Keupayaan Visualisasi yang Dipertingkatkan:

   • Penyepaduan dengan perpustakaan visualisasi lanjutan untuk membolehkan penerokaan data interaktif.

4. Penyelesaian Berasaskan Awan:

   • Penyepaduan dengan platform awan untuk analisis dan kerjasama data boleh skala.

Bagaimana pelayan proksi boleh digunakan atau dikaitkan dengan Panda.

Pelayan proksi dan Panda boleh dikaitkan dalam pelbagai cara, terutamanya apabila menangani tugas mengikis web dan pengekstrakan data. Pelayan proksi bertindak sebagai perantara antara klien (pengikis web) dan pelayan yang mengehos laman web yang dikikis. Dengan menggunakan pelayan proksi, pengikis web boleh mengedarkan permintaan mereka merentas berbilang alamat IP, mengurangkan risiko disekat oleh tapak web yang mengenakan sekatan akses.

Dalam konteks Pandas, pengikis web boleh menggunakan pelayan proksi untuk mengambil data daripada berbilang sumber secara serentak, dengan itu meningkatkan kecekapan pengumpulan data. Selain itu, penggiliran proksi boleh dilaksanakan untuk mengelakkan sekatan berasaskan IP dan sekatan akses yang dikenakan oleh tapak web.

Pautan berkaitan

Untuk maklumat lanjut tentang Panda, anda boleh merujuk kepada sumber berikut:

• Dokumentasi Rasmi Panda
• Repositori GitHub Pandas
• Tutorial dan Panduan Pandas
• Panda pada Limpahan Tindanan (untuk Soal Jawab komuniti)
• Tutorial DataCamp Pandas

Kesimpulannya, Pandas telah menjadi alat yang sangat diperlukan untuk penganalisis data dan saintis kerana keupayaan manipulasi data yang intuitif dan fungsi yang meluas. Pembangunan dan penyepaduan berterusannya dengan teknologi canggih memastikan perkaitan dan kepentingannya pada masa hadapan analisis data dan pembuatan keputusan berasaskan data. Sama ada anda seorang saintis data yang bercita-cita tinggi atau penyelidik berpengalaman, Pandas ialah aset berharga yang memperkasakan anda untuk membuka kunci potensi yang tersembunyi dalam data anda.