Что делает библиотека pandas: обзор и функциональность 🐼

Библиотека pandas - это мощная и гибкая библиотека для обработки и анализа данных в Python.

С помощью pandas можно:

• Считывать данные из различных источников, таких как CSV файлы, Excel таблицы, SQL БД и другие.
• Манипулировать и преобразовывать данные, выполнять фильтрацию, сортировку и группировку.
• Выполнять агрегацию данных и применять различные функции расчета статистики.
• Работать с недостающими данными и выполнять их обработку.
• Строить графики и визуализации для визуального анализа данных.

import pandas as pd

# Пример чтения данных из CSV файла
data = pd.read_csv('data.csv')

# Пример фильтрации данных
filtered_data = data[data['age'] > 18]

# Пример группировки данных и расчета среднего значения
grouped_data = filtered_data.groupby('country')['salary'].mean()

# Пример построения графика
grouped_data.plot(kind='bar')

Таким образом, библиотека pandas предоставляет удобные инструменты для работы с данными, что позволяет облегчить и ускорить анализ данных в Python.

Что делает библиотека pandas?

Библиотека pandas - это инструмент для анализа данных и манипуляции с ними. Она предоставляет эффективные структуры данных и функции для работы с большими объемами данных, а также позволяет легко работать с табличными данными.

Структуры данных в pandas

Pandas предоставляет две основные структуры данных: Series и DataFrame.

• Series - это одномерный массив данных с метками (индексами). Series можно представить как столбец в таблице или как массив данных с индексами.
• DataFrame - это двумерная структура данных, аналогичная таблице в базе данных или эксель файлу. Он состоит из множества Series, и каждая Series представляет собой столбец в DataFrame.

Основные возможности библиотеки pandas

1. Загрузка и сохранение данных

Pandas предоставляет функции для загрузки данных из различных источников, таких как CSV, Excel, SQL или даже веб-страницы. Вы также можете сохранять данные в разных форматах.

import pandas as pd

# Загрузка данных из CSV файла
df = pd.read_csv('data.csv')

# Сохранение данных в Excel файл
df.to_excel('data.xlsx', index=False)
    

2. Индексация и фильтрация данных

Pandas позволяет легко индексировать и фильтровать данные с использованием различных методов и операторов.

# Выборка данных по условию
filtered_data = df[df['age'] > 30]

# Использование логических операторов для фильтрации данных
filtered_data = df[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 'Female')]
    

3. Группировка и агрегирование данных

С помощью pandas вы можете легко группировать данные по определенным критериям и выполнять различные агрегирующие операции, такие как сумма, среднее значение или количество элементов в группе.

# Группировка данных по столбцу 'category' и вычисление среднего значения 'price' в каждой группе
grouped_data = df.groupby('category')['price'].mean()
    

4. Объединение и объединение данных

Pandas предоставляет функции для объединения нескольких DataFrame в один, а также для объединения данных на основе общих столбцов.

# Объединение двух DataFrame по столбцу 'id'
merged_data = pd.merge(df1, df2, on='id')

# Добавление столбца из другого DataFrame на основе общего столбца 'id'
combined_data = df1.merge(df2[['id', 'city']], on='id', how='left')
    

5. Визуализация данных

Pandas имеет встроенные функции визуализации, которые позволяют быстро создавать графики и диаграммы для анализа данных.

# Построение графика распределения возраста
df['age'].plot(kind='hist')
    

6. Манипуляция с данными

Pandas предоставляет мощные функции для манипуляции с данными, такие как добавление или удаление столбцов, переименование столбцов, изменение типов данных и многое другое.

# Добавление нового столбца суммы продаж
df['total_sales'] = df['quantity'] * df['price']

# Переименование столбца 'name' в 'product_name'
df.rename(columns={'name': 'product_name'}, inplace=True)
    

Заключение

Библиотека pandas предоставляет обширный набор инструментов для работы с данными. Она упрощает загрузку, обработку, анализ и визуализацию данных в Python. В этой статье мы рассмотрели некоторые основные возможности библиотеки pandas, такие как загрузка данных, индексация, фильтрация, группировка, агрегирование, объединение, визуализация и манипуляции с данными.

Надеюсь, эта статья поможет вам начать использовать библиотеку pandas для решения задач анализа данных в Python.