Was ist Pandas?
Pandas ist eine weit verbreitete Open-Source-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation in der Programmiersprache Python. Aufgrund der schnellen, flexiblen und aussagekräftigen Datenstrukturen und effizienten Datenanalysewerkzeuge wird es häufig in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und Deep Learning eingesetzt.
Es bietet eine schnelle und ausdrucksstarke Möglichkeit, strukturierte Daten zu manipulieren und zu analysieren, und ist für jeden, der mit der Python-Programmierung vertraut ist, leicht zu erlernen. Die Integration mit anderen Bibliotheken wie NumPy, Matplotlib und Seaborn macht es außerdem zu einer Komplettlösung für die Datenanalyse und -visualisierung in Python.
Der Name „Pandas“ leitet sich von dem Begriff „Panel Data“ ab, der sich auf mehrdimensionale Datenstrukturen bezieht, die häufig in der Ökonometrie verwendet werden. Die Bibliothek stellt zwei primäre Datenstrukturen zur Verfügung: Series (1-dimensional) und DataFrame (2-dimensional), die beide die Darstellung und Manipulation von beschrifteten Daten ermöglichen.
Beispiele zur Anwendung von Pandas (Python)
Datenbereinigung
Pandas bietet verschiedene Funktionen zum Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten, wie z. B. die Behandlung fehlender Werte, die Konvertierung von Datentypen, das Entfernen von Duplikaten und die Behandlung von Ausreißern.
import pandas as pd
# Load a sample dataset with missing values
df = pd.read_csv("data.csv")
# Handle missing values by replacing them with the mean of the column
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# Convert column data type from string to integer
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
# Remove duplicates from the DataFrame
df.drop_duplicates(inplace=True)
# Handle outliers by replacing them with the 95th percentile of the column
upper_bound = df['column_name'].quantile(0.95)
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: upper_bound if x > upper_bound else x)
Daten-Aggregation
Es ist möglich, verschiedene Operationen durchzuführen, um Daten zu aggregieren und zusammenzufassen, z. B. Groupby, Pivot-Tabellen und Resampling. Diese Operationen können bei der Umwandlung von Rohdaten in nützliche Erkenntnisse hilfreich sein.
import pandas as pd
# Load a sample dataset
df = pd.read_csv("data.csv")
# Group the data by a categorical column and calculate the mean of a numeric column
grouped = df.groupby('column_name')['numeric_column'].mean()
# Create a pivot table to aggregate the data
pivot = df.pivot_table(index='column_name', values='numeric_column', aggfunc='mean')
# Resample the data to aggregate it by week
resampled = df.resample('W', on='date_column').sum()
Datenvisualisierung
Pandas lässt sich gut mit gängigen Datenvisualisierungsbibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly integrieren. So können auf einfache Weise Balkendiagramme, Histogramme, Streudiagramme und vieles mehr erstellt werden, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu visualisieren und zu vermitteln.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load a sample dataset
df = pd.read_csv("data.csv")
# Create a bar plot to visualize the distribution of a categorical column
df['column_name'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
# Create a histogram to visualize the distribution of a numeric column
df['numeric_column'].plot(kind='hist')
plt.show()
# Create a scatter plot to visualize the relationship between two numeric columns
df.plot(x='numeric_column_1', y='numeric_column_2', kind='scatter')
plt.show()
Pandas vs. NumPy
Pandas unterscheidet sich in einigen Punkten von NumPy, einer weiteren beliebten Bibliothek für numerische Berechnungen in Python. Während NumPy grundlegende numerische Operationen bereitstellt, bietet Pandas fortschrittlichere Fähigkeiten zur Datenanalyse und -manipulation. NumPy arbeitet hauptsächlich mit Arrays, während Pandas mit Reihen und Datenrahmen arbeitet, die beschriftet sind und gemischte Datentypen zulassen. Außerdem bietet Pandas im Gegensatz zu NumPy eine integrierte Behandlung fehlender Werte.
Pandas vs. SQL
Ein signifikanter Unterschied zwischen Pandas und SQL besteht darin, dass Pandas eine Bibliothek für die In-Memory-Datenverarbeitung ist, während SQL eine Sprache für den Zugriff auf und die Bearbeitung von in Datenbanken gespeicherten Daten ist. SQL eignet sich besser für die Arbeit mit großen, persistent gespeicherten Datenmengen, während Pandas flexibler für die schnelle und effiziente Datenmanipulation, -exploration und -analyse ist.
