Pandas یک کتابخانه نرم افزاری است که برای زبان برنامه نویسی پایتون برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها نوشته شده است. به ویژه، ساختارهای داده و عملیات را برای دستکاری جداول عددی و سری های زمانی ارائه می دهد. این نرم افزار رایگان است که تحت مجوز سه بند BSD منتشر شده است.

در دنیای علم داده ، توانایی پردازش و تحلیل داده‌ها به صورت کارآمد بسیار حیاتی است. پایتون، به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، کتابخانه‌های زیادی ارائه می‌دهد که این وظایف را تسهیل می‌کنند. یکی از این کتابخانه‌ها که به طور برجسته‌ای مورد توجه قرار می‌گیرد، کتابخانه Pandas است.

 Pandasچیست؟

Pandas، کوتاه‌شده عبارت Panel Data است و یک کتابخانه منبع باز (Open Source) و دارای مجوز BSD است که ساختارهای داده‌ای با کارایی بالا را ارائه می دهد. این کتابخانه همچنین ابزارهای تحلیل داده‌ زیادی را برای استفاده در زبان برنامه‌نویسی پایتون ارائه می‌دهد. لازم به ذکر است که Pandas بر روی NumPy ساخته شده است، که خود یک کتابخانه قدرتمند برای محاسبات عددی در پایتون است.  Pandasدر مدیریت داده‌های ساختار یافته بسیار مفید است، به ویژه در کار با داده‌های جدولی. داده‌های جدولی در زمینه‌های مختلفی مانند امور مالی، اقتصاد، آمار و غیره استفاده می‌شوند.

 ویژگی‌های کلیدی Pandas

1.     ساختار داده‌:

 Pandas دو ساختار داده‌ اصلی دارد Series :وDataFrame

 :Seriesیک آرایه یک بعدی برچسب‌دار است که قادر به نگهداری داده‌هایی از هر نوع (عدد صحیح، اعشاری، رشته و غیره) است.

:DataFrame یک ساختار داده‌ای دو بعدی برچسب‌دار است با ستون‌هایی که ممکن است انواع مختلفی داشته باشند. این ساختار شبیه به یک صفحه گسترده یا جدول SQL است.

2.     دستکاری داده‌ها:

Pandas مجموعه گسترده‌ای از قابلیت‌ها برای دستکاری داده‌ها ارائه می‌دهد، از جمله برش، ایندکس‌گذاری، ادغام، تغییر شکل و ترکیب داده‌ها. همچنین عملیات‌هایی مانند groupby، sortby و … به طور کارآمدی پیاده‌سازی شده‌اند که امکان انجام تبدیل‌های پیچیده داده‌ای را با حداقل کد فراهم می‌کند.

3.     مدیریت داده‌های مفقود شده:

Pandas ابزارهای قدرتمندی برای مدیریت داده‌های مفقود شده ارائه می‌دهد، که به صورت  `NaN` (Not a Number) یا `None` نشان داده می‌شوند. متدهایی مانند`dropna()`، `fillna()` و `isnull()` در پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای این امر به کار می‌روند.

4.     داده‌های سری زمانی:

Pandas از قابلیت‌های سری زمانی پشتیبانی می‌کند و به طور گسترده‌ای برای تحلیل داده‌های زمان‌دار استفاده می‌شود. این موارد شامل تولید رنج‌های تاریخ، شیفتینگ، لگینگ و محاسبات پنجره‌های لغزنده می شود.

5.     ابزارهای ورودی/خروجی:

 Pandasاز خواندن و نوشتن داده‌ها در قالب‌های مختلف مانندCSV ، اکسل، پایگاه داده‌های SQL و فرمت HDF5 پشتیبانی می‌کند. این ویژگی و پشتیبانی خوب pandas، یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ذخیره و بازیابی داده‌های موجود را آسان می‌سازد.

6.     یکپارچگی با دیگر کتابخانه‌ها:

Pandasبه خوبی با دیگر کتابخانه‌ها در اکوسیستم پایتون مانندNumPy ،Matplotlib  (برای رسم نمودار) و Scikit-Learn (برای وظایف یادگیری ماشین) یکپارچه می‌شود. این قابلیت همکاری، کاربرد آن را افزایش می‌دهد.

 کاربردهای Pandas بسیار زیاد هستند که در ادامه به بررسی برخی از آن ها می پردازیم:

·       پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها:

Pandas فرآیند پاکسازی داده‌های نامرتب، مدیریت مقادیر مفقود شده و تبدیل داده‌ها به یک فرمت مناسب برای تحلیل را آسان می‌کند. این کتابخانه امکان فیلتر کردن، مرتب‌سازی و ادغام داده‌ها از منابع مختلف را فراهم می‌کند.

·       تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA):

قبل از ورود به تحلیل‌های پیشرفته یا مدل‌سازی، تحلیل‌گران اغلب از Pandas برای EDA استفاده می‌کنند. خلاصه‌سازی داده‌ها، محاسبه آمار توصیفی و بصری‌سازی توزیع‌ها با Pandas بسیار ساده است.

·       تحلیل سری زمانی:

به دلیل قابلیت‌های قدرتمند این کتابخانه در مسائل سری زمانی، Pandas به طور گسترده‌ای در تحلیل داده‌های زمانی استفاده می‌شود. کاربردهای pandas برای این امر شامل پیش‌بینی مالی، تحلیل روندها و تشخیص ناهنجاری‌ها می شود.

·       تحلیل آماری:

Pandas ابزارهایی برای انجام عملیات‌های آماری مانند تحلیل همبستگی، آزمون فرضیه و مدل‌سازی رگرسیون ارائه می‌دهد. این کتابخانه امکان انجام محاسبات آماری ساده و پیچیده بر روی داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند.

·       نمونه‌سازی یادگیری ماشین:

اگرچه Pandas خود یک کتابخانه یادگیری ماشین نیست، اما نقش مهمی در پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها ایفا می‌کند. محققان اغلب از Pandas برای آماده‌سازی مجموعه‌های داده قبل از وارد کردن آن‌ها به مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

·       بصری‌سازی داده‌ها:

با اینکه Pandas بیشتر بر روی دستکاری و ویرایش داده‌ها تمرکز دارد، اما یکپارچگی آن با Matplotlib و دیگر کتابخانه‌های بصری‌سازی، امکان ایجاد نمودارها و گراف‌های مفهومی را فراهم می‌کند. بصری‌سازی روندها، توزیع‌ها و روابط درون داده‌ها برای انتقال یافته‌ها به ذینفعان ضروری است.

 مزایای کتابخانه Pandas:

§       سهولت استفاده: Pandas با طراحی ساده، به برنامه‌نویسان مبتدی و با تجربه اجازه می‌دهد به طور کارآمد با داده‌ها کار کنند.

§       عملکرد: این کتابخانه بهینه‌سازی شده است و برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و عملیات‌های پیچیده مناسب است.

§       انعطاف‌پذیری: از فیلتر کردن داده‌های ساده تا وظایف پیشرفته دستکاری داده‌ها،Pandas  مجموعه گسترده‌ای از قابلیت‌ها را برای تمامی امور ارائه می‌دهد.

§       پشتیبانی و مستندات: به دلیل منبع باز بودن،  Pandasاز یک جامعه بزرگ و فعال بهره‌مند است که بهبود مستمر و پشتیبانی را تضمین می‌کند و همچنین مستندات بسیار زیادی برای آن وجود دارد.

به صورت کلی Pandas نحوه کار برنامه‌نویسان پایتون با داده‌ها را متحول کرده است و ابزارهای قدرتمندی برای دستکاری، پاکسازی و تحلیل مجموعه‌ داده‌ ها ارائه می‌دهد. تنوع و مجموعه غنی از ویژگی‌ها، این کتابخانه را در صنایع مختلف و رشته‌های دانشگاهی به یک ضرورت برای یادگیری تبدیل کرده است. چه دانشمند داده باشید و چه تحلیل‌گر، پژوهشگر یا دانشجو، تسلط بر Pandas می‌تواند به طور قابل توجهی توانایی شما در استخراج بینش‌ها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه از داده‌ها را افزایش دهد. همانطور که داده‌ها به رشد در حجم و پیچیدگی ادامه می‌دهند، Pandas همچنان به عنوان یک پایه اصلی برای تحلیل داده‌ها باقی می‌ماند.