cos’è il panda Python?
Funzioni e metodi Python
Michael Zippo
31.10.2021
Panda è una libreria Python che ti consente di lavorare con dati organizzati utilizzando righe e colonne a volte chiamate "dati tabulari". Probabilmente hai utilizzato un foglio di calcolo come Excel per manipolare i dati tabulari. Il bello di Pandas è che puoi usarlo per attività simili per le quali useresti Excel, come la semplice manipolazione dei dati, ma puoi anche usarlo per potenziare attività complesse di data science come l’apprendimento automatico.
Panda è uno strumento popolare nella scienza dei dati. Può essere utilizzato per guidare le decisioni aziendali in tutti i settori, aiutando le persone a prendere decisioni in aree come marketing, vendite, creazione di prodotti, finanza e salute.
Cos’è Pandas?
Pandas è una libreria Python con strumenti di analisi dei dati. L’utilizzo di questa libreria consente di manipolare i dati per ottenere informazioni da essi. Wes McKinney ha creato Pandas ed è stato originariamente sviluppato per eseguire analisi quantitative sui dati finanziari. Nel 2009, Pandas è stato rilasciato e da allora è cresciuto in popolarità come strumento per l’analisi dei dati.
Con Pandas, puoi importare dati da database come Excel. Pandas ti consente di pulire i tuoi dati prima di analizzarli. "Pulizia" i tuoi dati, spesso chiamato "data wrangling" o "data munging", è un processo di rimozione dei dati errati dal set di dati prima di elaborarli e ricavarne informazioni. è importante disporre di dati puliti e accurati. Altrimenti, i risultati del tuo processo di analisi saranno distorti nel migliore dei casi e inutili nel peggiore dei casi.
Quando utilizzi Panda, probabilmente utilizzerai una piattaforma chiamata Jupyter Notebook, uno strumento spesso utilizzato per progetti di data science. Jupyter Notebook ti consente di pulire e trasformare i dati. Con esso, puoi anche eseguire attività come la modellazione statistica e l’apprendimento automatico. è simile a un editor di codice: puoi digitare ed eseguire codice al suo interno.
Se hai familiarità con Python, conosci le strutture dati come gli array e i dizionari. In Pandas, la struttura dati centrale è un DataFrame, una struttura dati etichettata 2D con colonne, simile a un foglio di calcolo. Un foglio di calcolo ha in genere una riga nella parte superiore che contiene il titolo di ogni riga. Ha anche una colonna lungo il lato che contiene il titolo di ogni colonna. In Panda, ognuno di questi "titolo" sezioni è chiamato indice. Proprio come con un foglio di calcolo Excel, puoi modificare questa struttura di dati.
A cosa serve Pandas?
Panda viene utilizzato per l’analisi dei dati in il campo della scienza dei dati. La scienza dei dati è semplicemente lo studio dei dati, con l’obiettivo di ottenere approfondimenti da insiemi di dati. Un set di dati potrebbe includere solo poche voci o milioni di singole informazioni. L’obiettivo del data scientist è estrarre significato da quei dati attraverso un processo di perfezionamento e analisi. Una volta eseguita l’analisi, i risultati possono essere visualizzati con strumenti come Matplotlib, un’altra libreria Python.
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Se sei interessato ai dati scienza, avrai sicuramente bisogno di imparare i panda. Anche se non vuoi essere uno scienziato dei dati ma sei comunque interessato al processo di analisi dei dati, dovresti comunque comprendere questa preziosa tecnologia.
In particolare, quindi, cosa possono fare i Panda?
- Apportare modifiche a un file esistente. Ad esempio, supponiamo che tu abbia un foglio di lavoro Excel. Si desidera eseguire alcuni calcoli utilizzando i dati esistenti e aggiungere alcune colonne contenenti i risultati di tali calcoli. Con Pandas, puoi importare il foglio di calcolo originale, eseguire i calcoli utilizzando poche righe di codice e quindi salvare il foglio di calcolo in modo che contenga i risultati.
- Aiuta a visualizzare i dati. Dopo aver pulito i tuoi dati, puoi rappresentarli visivamente con Matplotlib.
- Crea progetti di apprendimento automatico. Proprio come puoi accoppiare Pandas con Matplotlib per servire la visualizzazione dei tuoi dati esigenze, puoi anche combinare Pandas con Scikit-Learn per svolgere attività di apprendimento automatico.
Imparare i panda
Sempre più ruoli aziendali richiedono una comprensione dei dati. I dati alimentano le decisioni prese in aree come vendite, marketing e sviluppo del prodotto, il che significa che anche se attualmente non sei un data scientist nella tua azienda, potresti aspettarti di estrarre significato dai dati. Imparare a utilizzare le librerie Python come Pandas può aiutarti a prendere decisioni basate sui dati. Ulteriori informazioni su perché tutti dovrebbero essere informati sui dati.
Detto questo, ci sono molte opportunità di lavoro per le persone che vogliono concentrarsi sull’utilizzo di Panda e altre librerie Python. Al momento della stesura di questo articolo, su LinkedIn ci sono quasi 2.000 annunci di lavoro per posizioni negli Stati Uniti che menzionano i Panda. Altre bacheche di lavoro in cui troverai una richiesta per Panda e altre competenze di analisi dei dati/scienze dei dati includono Integrato, Lavori dati e Glassdoor. Hired è un sito Web che rivoluziona il processo di ricerca di lavoro per i candidati che cercano lavoro nel settore tecnologico: Set un profilo e Hired "match" con le aziende.
Le persone con capacità di analisi dei dati e scienze dei dati possono guadagnare buoni stipendi. Secondo Glassdoor, lo stipendio medio annuo degli analisti di dati negli Stati Uniti è di $ 62.453. Per aziende come Google e Facebook, quel numero è compreso tra $ 90 e 100.000. Indeed elenca lo stipendio medio dell’analista di dati a $ 75.091. Per i data scientist, i numeri sono più alti: secondo Glassdoor, lo stipendio medio per la scienza dei dati è di $ 113.309 e Infatti registra la media a $ 122.525.
I panda sono un’abilità importante per scopri se vuoi migliorare nella comprensione dei dati nel tuo lavoro attuale o se vuoi essere un analista di dati o uno scienziato di dati.
Quanto tempo ci vuole per imparare i panda?
Supponendo che tu conosca già Python, dovrebbero volerci circa due settimane per iniziare con Pandas. Concentrati sulla manipolazione dei dati di base quando inizi i tuoi progetti Panda. Man mano che le tue abilità migliorano, sperimenta usi più complessi, come la visualizzazione dei dati e l’apprendimento automatico. L’utilizzo di Pandas per l’apprendimento automatico richiede la familiarità con strumenti aggiuntivi come Scikit-Learn, quindi vorrai apprendere anche queste abilità.
Dovresti conoscere Python prima di imparare Pandas. Fortunatamente, Python è un linguaggio altamente leggibile ed è adatto a programmatori che hanno appena iniziato a imparare lo sviluppo web. Ci sono molte risorse per aiutarti a imparare Python, inclusa questa guida completa su come imparare Python.
Una volta che hai‚Äô Se sei diventato esperto di Python, sarai pronto per cimentarti nell’analisi dei dati con librerie Python come Pandas.
Dovresti anche notare che Pandas è costruito su NumPy, una libreria Python utilizzata per operazioni, quindi se hai familiarità con NumPy potrebbe essere più facile per te imparare Pandas.
Una cosa da tenere a mente mentre stai imparando Pandas è che puoi installarlo come parte della scienza dei dati piattaforma denominata Anaconda. Quando installi Anaconda sul tuo computer, stai installando tutte le librerie, i pacchetti e altri strumenti Python che possono essere utilizzati per scopi di data science, inclusi Pandas, Matplotlib e Jupyter Notebook.
In effetti , la documentazione di Pandas consiglia di scaricare Anaconda per ottenere Panda sul tuo computer invece di installare Panda separatamente. Puoi scaricare Anaconda qui.
Come imparare Panda: passo dopo passo
Ecco alcune linee guida generali da utilizzare quando inizi a imparare i Panda.
- Decidi perché vuoi imparare Panda. Vuoi essere un ninja dell’analisi dei dati nel tuo attuale lavoro di marketer, venditore o project manager? O vuoi passare a un ruolo completo di analisi dei dati o scienza dei dati?
- Conosci Python. Come accennato in precedenza, dovresti già avere le competenze di base di Python prima di iniziare con Panda.
- Familiarizzare con le funzionalità di Panda. Applica il tuo stile di apprendimento per acquisire le competenze di Panda: guarda video tutorial online, segui un corso o leggi un libro sui Panda. Farlo prima di installare e utilizzare Panda ti darà un’idea migliore di come sfruttare al meglio i Panda.
- Installa Panda. Il modo più semplice per installare Pandas è scaricare Anaconda, che include Pandas e altre librerie e pacchetti Python per la scienza dei dati. Se non vuoi scaricare Anaconda, puoi installare Pandas qui.
- Inizia con i progetti di base di Excel/Panda. Un modo per prendere confidenza con Pandas è usarlo insieme a Excel. Dai un’occhiata a questo tutorial sull’utilizzo di Excel con Python e Pandas .
- Man mano che le tue abilità crescono, prova progetti più avanzati. Passa da Excel con progetti Pandas come questo, dove crei un registro degli insegnanti con Python e Pandas.
- Continua a imparare e unisciti alla community . Continua a perfezionare le tue competenze costruendo progetti e imparando dagli altri. Puoi interagire con altri nella comunità Pandas e più ampia di analisi dei dati/scienza dei dati su siti come Kaggle e StackOverflow.
Uno dei modi migliori per aumentare le tue conoscenze sui Panda è seguire un corso. I corsi ti consentono di approfondire un argomento e di solito includono attività per aiutarti a rafforzare la tua comprensione. Ecco alcuni dei migliori corsi per imparare i Panda.
Questo corso ti guida dalla configurazione e installazione per utilizzare Pandas come un professionista. Comprenderai concetti di manipolazione dei dati come visualizzazione, ordinamento e filtraggio, aggregazione e raggruppamento. Scopri i tipi di dati come stringhe, booleani e datetime. Con questo corso otterrai 20,5 ore di contenuti video e un certificato al completamento.
Questo corso ti insegna come utilizzare diversi strumenti per l’analisi dei dati. Questi includono NumPy, che sta per "Numerical Python" ed è una libreria Python utilizzata per operazioni matematiche; panda; SciPy, che sta per "Scientific Python" ed è un ecosistema di software per matematica, scienze e ingegneria; e scikit-learn, una libreria Python utilizzata per l’apprendimento automatico.
Questo corso ti insegna come utilizzare Pandas per pulire e aggregare grandi quantità di dati e associarli a Matplotlib, una libreria Python per la visualizzazione dei dati, e SciPy, una libreria Python per matematica, scienze e ingegneria. Il corso richiede solo sei ore per essere completato e include un certificato di completamento alla fine.
Leggere libri su Python ti darà la possibilità per digerire contenuti scritti da esperti del settore. Oltre a seguire i corsi, i libri possono aiutarti a iniziare con i tuoi progetti Panda.
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Questo libro ti consente di conoscere i Panda attraverso esempi, esempi di codice e grafica. Ti porta dall’installazione alla gestione dei DataFrame. è meglio leggerlo una volta che conosci Python, quindi assicurati di avere una conoscenza approfondita del linguaggio di programmazione per ottenere il massimo da esso. A proposito, "data munging" o "data wrangling" è il processo di raffinamento dei dati prima che vengano analizzati.
