کتابخانه پانداس چیست ؟ و چه کاربردی دارد ؟

معرفی کتابخانه پانداس ( pandas )

سلام خدمت شما کاربران عزیز وب سایت پایپلاس در این مقاله قصد داریم به معرفی کتابخانه pandas بپردازیم .

پانداس ، یکی از بزرگترین و محبوب ترین کتابخانه در زبان پایتون است . این کتابخانه مهم ترین ابزار برای تحلیل گران داده و data scince می باشد . همچنین این کتابخانه می تواند  استفاده های زیادی برای افراد عادی داشته باشد.اگر قصد ورود به حوزه علوم داده شوید یادگیری pandas یک امر واجب و ضروری است . یا حتی به عنوان یک توسعه دهنده عادی پایتون نیاز به استفاده از پانداس دارید

کاربردهای کتابخانه Pandas چیست؟

لیست کردن کاربرد های این کتابخانه به دلیل کاربرد های زیادی که دارد زمان بر و سخت است به طوری که لیست کردن ناتوانی هایش آسان تر می باشد ! با استفاده از کتابخانه pandas می توانید داده های خود را تمیز کرده و مرتب کنید.

برای مثال فرض کنید که می خواهید اطلاعات ذخیره شده در یک فایل csv را تحلیل کنید pandas ، داده های درون این فایل را خوانده و به صورت یک Data fream درمی آورد که در عمل یک جدول می باشد و بعد به شما اجازه می دهد عملیات های مختلفی را روی آن انجام دهید:

انجام محاسبات آماری روی داده ها مانند محاسبه بزرگترین و کوچکترین مقدار، محاسبه میانگین داده ها، محاسبه صدک ها و الی آخر.

نگاهی به نحوه توزیع داده ها در یک ستون

بررسی احتمال وابسته بودن ستون ها به یکدیگر

پاک سازی داده ها: مثلا حذف کردن ردیف هایی که مقادیر ناقص دارند و یا حذف کامل بخش هایی که مقداری ندارند و خالی هستند، یا مرتب سازی یا فیلتر کردن ستون های خاص بر اساس شرط هایی خاص و الی آخر.

همکاری با پکیج های بزرگ دیگر مانند Matplotlib برای بصری سازی داده ها: تولید نمودار های مختلف، هیستوگرام ها و الی آخر.

ذخیره سازی داده های پاک سازی شده در یک فایل (CSV یا Excel و …)

 کتابخانه pandas چه جایگاهی درعلوم داده دارد؟

کتابخانه پانداس نقش مهم و بزرگی در حوزه علوم داده دارد pandas در اصل روی پکیج numPy ایجاد شده است بنابراین بسیاری از ساختار های Numpy در pandas نیز تکرتر شده است . داده های تولید شده یا محاسبه شده در پانداس معمولا به پکیج هایی مثل SciPy  پاس داده می شوند تا تحلیل آماری پیشرفته ترروی آنها انجام شود همچنین این داده ها معمولا به کتابخانه هایی مانند matplotlib

کتابخانه pandas نقشی اساسی و بزرگ در حوزه علوم داده دارد. pandas در اصل روی پکیج NumPy ساخته شده است بنابراین بسیاری از ساختارهای NumPy در pandas نیز تکرار شده اند. داده های تولید شده یا محاسبه شده در pandas معمولا به پکیج هایی مانند SciPy پاس داده می شوند تا تحلیل های آماری پیشرفته تر روی آن ها انجام شود.

همچنین این داده ها معمولا به کتابخانه هایی مانند Matplotlib پاس داده می شوند که به data visualization (بصری سازی داده ها) کمک می کنند و نهایتا با پکیج هایی مانند Scikit-learn داده ها را به الگوریتم های یادگیری ماشینی پاس می دهیم تا به سراغ مبحث یادگیری ماشینی یا machine learning برویم.

معمولا برای استفاده پیشرفته از pandas آن را درون Jupyter Notebooks استفاده می کنند اما شما می توانید از ویرایشگرهای معمولی مانند visual studio code نیز برای میزبانی pandas استفاده کنید. تفاوت ویرایشگرهای عادی کد مانند visual studio code با Jupyter Notebooks در این است که ویرایشگرهای کد معمولا کدهای شما را در واحد فایل اجرا می کنند، یعنی به محض نوشتن و اجرای یک کد پایتون در یک فایل، کل آن کد توسط ویرایشگر اجرا خواهد شد. این در حالی است که Jupyter Notebooks می توانند کدهای شما را به بخش های مختلفی تقسیم کرده و اجرای آن را در سطح این بخش ها انجام بدهند.

شاید در نگاه اول متوجه مزیت تقسیم کد به قسمت های مختلف نشوید اما اگر خوب به کاربرد pandas فکر کنید متوجه خواهید شد که چرا اجرای کد در بخش های مختلف و کوچکتر برای ما کاربردی است. pandas با داده ها کار می کند و در زمینه تحلیل آن ها فعالیت دارد و این داده ها معمولا صد یا دویست ردیف نیستند! اگر داده های ما در این حد محدود بودند اصلا نیازی به استفاده از ابزار های آماری سنگین نبود بلکه می توانستیم خودمان با کاغذ و خودکار تحلیل های آماری را روی آن انجام بدهیم. داده هایی که سر و کارشان با pandas است معمولا صد ها هزار یا میلیون ها ردیف داده هستند و حجم عظیمی دارند.

طبیعتا انجام عملیات مختلف روی این داده ها زمان زیادی خواهد برد بنابراین اگر بخواهیم تمام کار ها را به صورت یکجا روی داده ها انجام بدهیم ممکن است سیستم ما crash یا هنگ کند. Jupyter Notebooks با تقسیم کردن بار کاری روی بخش های مختلف، از این مشکل جلوگیری می کنند و زمان انجام عملیات را کاهش می دهند. علاوه بر این Jupyter Notebooks کار بصری سازی داده ها را بسیار ساده تر می کنند و دائما داده های ما را در وضعیت های مختلف به ما نشان می دهند.

ممنونیم از همراهیتون