Pandas

Pandas — это библиотека Python для обработки и анализа структурированных данных, её название происходит от «panel data» («панельные данные»). Панельными данными называют информацию, полученную в результате исследований и структурированную в виде таблиц. Для работы с такими массивами данных и создан Pandas.

Работа с открытым кодом

Pandas — это opensource-библиотека, то есть ее исходный код в открытом доступе размещен на GitHub. Пользователи могут добавлять туда свой код: вносить пояснения, дополнять методы работы и обновлять разделы. Для работы потребуется компилятор (программа, которая переводит текст с языка программирования в машинный код) C/C++ и среда разработки Python. Подробный процесс установки компилятора С для разных операционных систем можно найти в документации Pandas.

В каких профессиях понадобится библиотека?

Навык работы с этой библиотекой пригодится дата-сайентистам или аналитикам данных. С помощью Pandas эти специалисты могут группировать и визуализировать данные, создавать сводные таблицы и делать выборку по определенным признакам.

Как установить Pandas

Шаг 1. На официальном сайте Pandas указан самый простой способ начать работу с библиотекой. Для этого потребуется установить Anaconda — дистрибутив (форма распространения программного обеспечения, набор библиотек или программного кода для установки программы) для Python с набором библиотек. Безопасно скачать его можно на официальном сайте.

Вот несколько советов по установке Anaconda для новичков:

  • Выбирайте рекомендованные настройки, на первое время этого будет достаточно. Например, Install for: Just me (recommended).
  • Но если не поставить галочку «Add Anaconda to my PATH environment variable», то Anaconda не будет запускаться по умолчанию, каждый раз ее нужно будет запускать отдельно.
  • На вопрос: «Do you wish to initialize Anaconda3?» (Хотите ли вы инициализировать Anaconda3?) отвечайте «Да» .
  • После завершения установки перезагрузите компьютер.

Шаг 2. В командной строке Anaconda запустите JupyterLab — это интерактивная среда для работы с кодом, данными и блокнотами, которая входит в пакет дистрибутива.

Шаг 3. Создайте в JupyterLab новый блокнот Python3.

Шаг 4. В первой ячейке пропишите: import pandas as pd, после этого в следующих ячейках можно писать код.

DataFrame и Series

Чтобы анализировать данные с помощью Pandas, нужно понять, как устроены структуры этих данных внутри библиотеки. В первую очередь разберем, что такое DataFrame и Series.

Pandas Series (серия) — это одномерный массив. Визуально он похож на пронумерованный список: слева в колонке находятся индексы элементов, а справа — сами элементы.

Индексом может быть числовой показатель (0, 1, 2…), буквенные значения (a, b, c…) или другие данные, выбранные программистом. Если особое значение не задано, то числовые индексы проставляются автоматически. Например, от 0 до 5 как в примере выше.

Такая нумерация называется RangeIndex, в ней всегда содержатся числа от 0 до определенного числа N, которое обозначает количество элементов в серии. Собственные значения индексов задаются в квадратных скобках через index, как в примере ниже:

Индексы помогают обращаться к элементам серии и менять их значения. Например, чтобы в нашей серии [5, 6, 7, 8, 9, 10] заменить значения некоторых элементов на 0, мы прописываем индексы нужных элементов и указываем, что они равны нулю:

Можно сделать выборку по нескольким индексам, чтобы ненужные элементы в серии не отображались:

>>> my_series2[[‘a’, ‘b’, ‘f’]]

a 5

b 6

f 10

dtype: int64

Pandas DataFrame — это двумерный массив, похожий на таблицу/лист Excel (кстати, данные из Excel можно читать с помощью команды pandas.read_excel(‘file.xls’)). В нем можно проводить такие же манипуляции с данными: объединять в группы, сортировать по определенному признаку, производить вычисления. Как любая таблица, датафрейм состоит из столбцов и строк, причем столбцами будут уже известные объекты — Series.

Чтобы проверить, действительно ли серии — это части датафрейма, можно извлечь любую колонку из таблицы. Возьмем набор данных о нескольких странах СНГ, их площади и населении и выберем колонку country:

>>> df = pd.DataFrame({

… ‘country’: [‘Kazakhstan’, ‘Russia’, ‘Belarus’, ‘Ukraine’],

… ‘population’: [17.04, 143.5, 9.5, 45.5],

… ‘square’: [2724902, 17125191, 207600, 603628]

… })

>>> df

country population square

0 Kazakhstan 17.04 2724902

1 Russia 143.50 17125191

2 Belarus 9.50 207600

3 Ukraine 45.50 603628

В итоге получится простая серия, в которой сохранятся те же индексы по строкам, что и в исходном датафрейме.

>>> df[‘country’]

0 Kazakhstan

1 Russia

2 Belarus

3 Ukraine

Name: country, dtype: object

>>> type(df[‘country’])

<class ‘pandas.core.series.Series’>

Курс 

Аналитика данных с нуля

Получите востребованные навыки и освойте профессию аналитика данных за 6 месяцев. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Кроме этого, у датафрейма есть индексы по столбцам, которые задаются вручную. Для простоты написания кода обозначим страны индексами из двух символов: Kazakhstan — KZ, Russia — RU и так далее:

>>> df = pd.DataFrame({

… ‘country’: [‘Kazakhstan’, ‘Russia’, ‘Belarus’, ‘Ukraine’],

… ‘population’: [17.04, 143.5, 9.5, 45.5],

… ‘square’: [2724902, 17125191, 207600, 603628]

… }, index=[‘KZ’, ‘RU’, ‘BY’, ‘UA’])

>>> df

country population square

KZ Kazakhstan 17.04 2724902

RU Russia 143.50 17125191

BY Belarus 9.50 207600

UA Ukraine 45.50 603628

>>> df.index = [‘KZ’, ‘RU’, ‘BY’, ‘UA’]

>>> df.index.name = ‘Country Code’

>>> df

country population square

Country Code

KZ Kazakhstan 17.04 2724902

RU Russia 143.50 17125191

BY Belarus 9.50 207600

UA Ukraine 45.50 603628

По индексам можно искать объекты и делать выборку, как в Series. Возьмем тот же датафрейм и сделаем выборку по индексам KZ, RU и колонке population методом .loc (в случае .loc мы используем квадратные скобки, а не круглые, как с другими методами), чтобы сравнить население двух стран:

>>> df.loc[[‘KZ’, ‘RU’], ‘population’]

Country Code

KZ 17.04

RU 143.50

Name: population, dtype: float64

Также в DataFrame производят математические вычисления. Например, рассчитаем плотность населения каждой страны в нашем датафрейме. Данные в колонке population (численность населения) делим на square (площадь) и получаем новые данные в колонке density, которые показывают плотность населения:

>>> df[‘density’] = df[‘population’] / df[‘square’] * 1000000

>>> df

country population square density

Country Code

KZ Kazakhstan 17.04 2724902 6.253436

RU Russia 143.50 17125191 8.379469

BY Belarus 9.50 207600 45.761079

UA Ukraine 45.50 603628 75.377550

Курс 

Data Science с нуля

Закрепите навыки Data Science и получите перспективную профессию за 13 месяцев. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Чтение и запись данных

 В Pandas работают с форматами csv, excel, sql, html, hdf и другими. Полный список можно посмотреть с помощью метода .read, где через нижнее подчеркивание «_» будут указаны все доступные форматы.

Доступ по индексу в DataFrame

Для поиска данных используется два метода: .loc — это доступ по заданному имени строки. В наборе данных о скорости и ядовитости нескольких видов змей мы можем выделить строку с информацией о конкретном виде — viper (гадюка).

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],

. . . index=[‘cobra’, ‘viper’, ‘sidewinder’],

. . . columns=[‘max_speed’, ‘shield’])

>>> df

max_speed shield

cobra 1 2

viper 4 5

sidewinder 7 8

Прописываем .loc [‘viper’] и получаем выборку данных о скорости и ядовитости гадюки.

>>> df.loc[‘viper’]

max_speed 4

shield 5

Name: viper, dtype: int64

Используем метод .iloc для поиска по порядковому номеру строки, поэтому для примера возьмем наглядный набор данных с числовыми индексами:

>>> mydict = [{‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3, ‘d’: 4},

. . . {‘a’: 100, ‘b’: 200, ‘c’: 300, ‘d’: 400},

. . . {‘a’: 1000, ‘b’: 2000, ‘c’: 3000, ‘d’: 4000 }]

>>> df = pd.DataFrame(mydict)

>>> df

a b c d

0 1 2 3 4

1 100 200 300 400

2 1000 2000 3000 4000

Прописываем .iloc [0] и получаем выборку данных из первой строки с индексом 0

>>> type(df.iloc[0])

<class ‘pandas.core.series.Series’>

>>> df.iloc[0]

a 1

b 2

c 3

d 4

Name: 0, dtype: int64

    Группировка и агрегирование данных

    Для этого используется метод .groupby, он позволяет анализировать отдельные группы данных и сравнивать показатели. Например, у нас есть несколько обучающих курсов, информация о которых хранится в одной таблице. Нужно проанализировать, какой доход приносит каждый из них:

    Используем .groupby и указываем название колонки title, на основе которой Pandas объединит все данные. После этого используем метод .agregate – он поможет провести математические вычисления, то есть суммировать стоимость внутри каждой группы.

    Обратите внимание на as_index=False, эта часть кода отвечает за то, чтобы сохранить числовые индексы в результатах группировки и вычисления.

    Сводные таблицы в Pandas

    Их используют для обобщения информации, собранной об объекте исследования. Когда исходных данных много и все они разного типа, составление таблиц помогает упорядочить информацию. Чтобы создавать на Python сводные таблицы, тоже используют библиотеку Pandas, а именно — метод .pivot_table.

    Для примера возьмем условный набор данных с простыми категориями one / two, small / large и числовыми значениями. В столбце A две категории foo / bar складываются в слово foobar — текст, который используется в программировании для условного обозначения. В этом случае он указывает, что мы делим данные на две группы по неопределенному признаку.

    >>> df = pd.DataFrame({«A»: [«foo», «foo», «foo», «foo», «foo»,

    . . . «bar», «bar», «bar», «bar»],

    . . . «B»: [«one», «one», «one», «two», «two»,

    . . . «one», «one», «two», «two»],

    . . . «C»: [«small», «large», «large», «small»,

    . . . «small», «large», «small», «small»,

    . . . «large»],

    . . . «D»: [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7],

    . . . «E»: [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9]})

    >>> dfХ»type»:»application/setka-edit»,»data»:»<p class=\»stk-reset wp-exclude-emoji\» data-ce-tag=\»paragraph\»>&gt;&gt;&gt; df</p>»}

    A B C D E

    0 foo one small 1 2

    1 foo one large 2 4

    2 foo one large 2 5

    3 foo two small 3 5

    4 foo two small 3 6

    5 bar one large 4 6

    6 bar one small 5 8

    7 bar two small 6 9

    8 bar two large 7 9

    С помощью метода .pivot_table преобразуем эти данные в таблицу, а в скобках прописываем условия.

    >>> table = pd.pivot_table(df, values=’D’, index=[‘A’, ‘B’],

    . . . columns=[‘C’], aggfunc=np.sum)

    >>> table

    C large small

    A B

    bar one 4.0 5.0

    two 7.0 6.0

    foo one 4.0 1.0

    two NaN 6.0

    Мы разбиваем данные на две категории: bar и foo, в каждой из них будут подгруппы со значениями one и two, которые в свою очередь делятся на small и large. В сводной таблице мы вычисляем, сколько объектов будет в каждой группе. Для этого используем методы values, index, columns и aggfunc:

    • values — метод для агрегации, объединяет элементы в одну систему;
    • index и columns — методы, отвечающие за группировку столбцов;
    • aggfunc — метод, который передает список функций, необходимых для расчета.

    Курс 

    Аналитика данных с нуля

    Получите востребованные навыки и освойте профессию аналитика данных за 6 месяцев. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

    Узнать больше

    Визуализация данных в Pandas

    Дата-аналитики составляют наглядные графики с помощью Pandas и библиотеки Matplotlib. В этой связке Pandas отвечает за вычислительную часть работы, а вспомогательная библиотека «создает» картинку.

    Посмотрим на данные о продажах в одной из компаний:

    В таблице видно, что одни пользователи совершили уже более 7 000 покупок, а некоторые — сделали первую. Чтобы увидеть подробную картину, составляем график sns.distplot. На горизонтальной оси будет отображаться число покупок на одного покупателя, а на вертикальной — количество покупателей, которые совершили именно столько покупок в этой компании. Так по графику можно определить, что самой многочисленной оказалась группа клиентов, которая совершила всего несколько покупок, а группа постоянных клиентов немногочисленная.

    distplot — это график, который визуализирует гистограммы, то есть распределяет данные по столбцам. Каждому столбцу соответствует доля количества объектов в данной группе. Также distplot показывает плотность распределения — плавный линейный график, в котором самая высокая точка указывает на наибольшее количество объектов.

    Кроме этого, в Pandas есть другие виды графиков:

    • kdeplot — график плотности распределения, который останется, если убрать гистограммы из distplot;
    • jointplot — график, показывающий распределение данных между двумя переменными. Каждая строка из набора данных в исходном файле отображается на графике как точка внутри системы координат. У точек на графике jointplot будет два заданных значения: одно по оси X, другое по оси Y.

    Например, можно отследить взаимосвязь между тем, сколько минут посетитель проводит в торговом центре и сколько магазинов успевает посетить за это время: кто-то за 30 минут успеет зайти в 5 бутиков, а кто-то обойдет 16. При этом каждый посетитель на графике будет отображаться отдельной точкой.

    Курс 

    Data Science с нуля

    Закрепите навыки Data Science и получите перспективную профессию за 13 месяцев. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

    Узнать больше

    Другие термины на букву «P»

    Postman
    Pytest

    Все термины

    Какие курсы вам подходят

    Курс «Data Science»

    От 7500 Р/мес

    12 мес

    Подробнее о курсе

    Специализация «Аналитик данных»

    От 8500 Р/мес

    10 мес

    Подробнее о курсе
    Блог SkillFactory
    Добавить комментарий