آموزش Pandas

پایتون به دلیل قدرتمند بودن و سرعت در یادگیری، امروزه به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی تبدیل شده است. علت این محبوبیت هم احتمالاً کتابخانه‌های گسترده‌ی رایگان و منبع بازی (Open Source) است که پایتون در اختیار برنامه نویسان قرار داده است. یکی از این کتابخانه‌های کاربردی پانداس یا pandas است که دانستن آن برای هر پایتون کاری که قصد تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را دارد از واجبات است. ما در مکتب‌خونه برای شما عزیزان دوره آموزش Pandas را جمع‌آوری و ارائه کرده‌ایم تا نقشی در افزایش دانش شما داشته باشیم. 

یکی از مهم‌ترین ابزارهایی که دانشمندان داده با آن سروکار دارند، کتابخانه پانداس (Pandas) است. پانداس یک کتابخانه قدرتمند و متن‌باز (Open-source) است که برای زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه داده شده است و عمده کاربرد آن در دست‌کاری (manipulation) و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. این کتابخانه بر روی پکیج نام‌پای (NumPy) ساخته شده است.

با این حال، پانداس یک ابزار سریع، قدرتمند، انعطاف‌پذیر و ساده است. بخش‌های اصلی این کتابخانه در زبان Python یا زبان C نوشته شده است و به همین دلیل از نظر عملکرد کارایی بالایی دارد.

آموزش کتابخانه پانداس چه کاربرد هایی دارد؟

پانداس به دانشمندان و مهندسان داده کمک می‌کند که داده‌های خود را در قالب جداول رابطه‌ای وارد حافظه کند و روی آن‌ها انواع پردازش‌ها، رسم نمودارها، تحلیل‌ها و به‌طور کلی هر کاری را که نیاز است، به بهترین شکل ممکن انجام دهد. به‌طور اختصاصی، پانداس ساختمان داده و عملیاتی را برای دست‌کاری جدول‌های عددی و سری‌های زمانی پیشنهاد می‌دهد. پانداس عموما برای یادگیری ماشین و به شکل فریم‌های داده (DataFrame) به‌کار گرفته می‌شود. فریم‌های داده ساختمان داده اصلی کتابخانه پانداس است.

این فریم‌های داده اجازه ذخیره‌سازی و دستکاری داده‌ها در جداول را می‌دهد. یکی از ویژگی‌های منحصربفرد این کتابخانه این است که می‌تواند با انواع داده‌ها با فرمت‌های متفاوتی مثل csv، excel و غیره کار کند. علاوه‌براین، این کتابخانه مجوز انواع عملیات دستکاری داده‌ها مانند groupby، join، merge، melt،concatenation و هم‌چنین، از ویژگی‌های مختلف تمیزکاری داده‌ها (data cleaning) مانند filing، replacing و غیره پشتیبانی می‌کند.

1.        ایجاد دیتا فریم (Data Frame) برای دست‌کاری داده‌ها با شاخص‌گذاری یکپارچه

2.        ابزارهایی برای خواندن و نوشتن داده‌ها بین ساختارهای داده حافظه و فرمت‌های فایل مختلف

3.        هم‌ترازی داده‌ها و مدیریت یکپارچه داده‌های ازدست‌رفته

4.        تغییر شکل و چرخش‌های مجموعه داده‌ها

5.        برش توسط برچسب، نمایه فنسی و خرد کردن داده‌های بزرگ

6.        درج و حذف ستون ساختار داده

پانداس در واقع فریمورکی است که برای کار با داده طراحی شده است و همچنین از آن می‌توانیم برای تحلیل داده و پردازش داده و همچنین مصور سازی داده‌ها استفاده کنیم. از سال انتشار این فریمورک که به سال 2014 میلادی برمی‌گردد، از پانداس نسخه‌های گوناگونی منتشر شده است و آخرین نسخه pandas 0.24 می‌باشد که در ماه march سال 2019 منتشر گردید.

 

هدف از یادگیری دوره آموزش Pandas چیست؟

از اساسی‌ترین اهداف یادگیری این کتابخانه کاربردی سرعت بخشیدن به آنالیز و تجزیه تحلیل داده‌هاست. به‌طورکلی اگر بخواهید به‌صورت دستی داده‌های یک قطعه کد را آنالیز کنید، هم زمان‌بر خواهد بود و هم حجم کدهای نوشته شده زیاد خواهد شد. از سویی دقت این آنالیزها به طرز چشمگیری افزایش خواهد یافت. پس استفاده از کتابخانه‌های کاربردی مثل پانداس از واجبات است. کمک به محاسبات مربوط به دیتا ماینینگ یا داده‌کاوی و یادگیری ماشین نیز از جمله اهداف دیگر پانداس می‌باشد.

دوره آموزش Pandas مناسب چه کسانی است؟

اگر به دنبال پکیجی در پایتون هستید که بتواند نیازهای تجزیه‌وتحلیل آماری و آنالیز داده‌ها را برایتان به‌سادگی حل کند، قطعاً پانداس و دوره آموزشی رایگان آن مناسب شما خواهد بود. به‌طورکلی، پایتون کاران، دانشجویان، کسانی که قصد یادگیری مباحث پیشرفته پایتون را دارند و غیره از جمله افرادی هستند که دوره آموزش کتابخانه pandas مناسب آن‌ها است.

بیشتر افرادی که قصد دارند وارد حوزه‌ی علم داده (data science) و مهندسی داده و یادگیری ماشین شوند، نیاز دارند که حتما با پانداس آشنایی کافی داشته باشند.

پانداس دارای کاربردهای بسیار زیادی است که یکی از این کاربردها مدیریت داده‌های از دست رفته است.  شما با استفاده از pandas می‌توانید فایل‌هایی که گم کرده‌اید را به راحتی پیدا کنید. پانداس سازگاری بسیار بالایی با ساختارهای گوناگون داده‌ای دارد و با ساختارهای تک بعدی و چند بعدی، تعامل خوبی دارد.

یکی دیگر قابلیت‌های پانداس این است که با یادگیری pandas می‌توانید برای برش داده، راهکارهای موثری را پیدا کنید و درکنار آن خواهید توانست که برای ادغام، اتصال و تغییر شکل داده‌ها راهکارهای مناسبی را بیابید. پانداس در واقع یک کتابخانه open source است که دارای گواهینامه BSD  می‌باشد.

بعد از فراگیری دوره آموزش  Pandas چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟

با گذراندن این دوره می‌توانید با قدرت بیشتری برنامه نویسی پایتون را پیگیری کرده و تمام مهارت‌هایی که برای آنالیز داده‌ها در برنامه‌های تحت پایتون نیاز دارید را تأمین کنید. این نکته را به‌خاطر داشته باشید که گاهی اوقات یک آموزش جامع و کاربردی می‌تواند بسیاری از عملیات زمان‌بر را کاهش داده و در نتیجه کیفیت کار شما را بالا ببرد.

این کتابخانه دارای ابزار تحلیل داده زیادی می‌باشد.با استفاده از ابزارهای تحلیل داده‌ی پانداس به راحتی می‌توانید زبان‌های برنامه‌نویسی همانند پایتون را از نظر ساختاری تحلیل کنید. اگر بخواهیم این کتابخانه‌ی متن باز را بیشتر شرح دهیم، باید به موارد زیر اشاره کنیم:

• کتابخانه‌ای پرقدرت برای تحلیل
• پیش‌پردازش داده‌ها
• بصری‌سازی داده‌ها

از سال 2014 تا به حال حدود 5 میلیون نفر به کاربرانی که از این کتابخانه به عنوان ابزاری برای تحلیل استفاده می‌کنند، اضافه گردیده است. بیشتر کاربران این کتابخانه از pandas برای پروژه‌های مربوط به علم داده در پایتون استفاده ‌می‌کنند. اسپانسر اصلی این کتابخانه‌ی متن باز، سازمان NumFOCUS است.

دو ساختار اصلی در پانداس وجود دارد که برای ذخیره سازی داده‌ها از آنها استفاده می‌شود:

• Series
• DataFrame

در مورد دیتافریم نیز به بیان واضح اگر بخواهیم بگوییم، دیتافریم در واقع ساختار پایه‌ای داده‌ها در پانداس است.
پانداس می‌توانید دیتاهای دریافتی را با استفاده از ساختارهای series و dataframe، به قالبی مناسب برای تحلیل داده‌ها تبدیل کند. از جمله دیگر مزایای این کتابخانه این است که با استفاده از pandas می‌توانید از چند روش گوناگون استخراج داده‌ها، برخوردار شوید.

همچینین باید گفت که کتابخانه پانداس دارای ابزارهای متفاوتی است که از آنها می‌توانید برای عملیات‌های ورودی و خروجی گرفتن استفاده کنید.  کتابخانه pdndas این قابلیت را دارا می‌باشد که تمامی داده‌‌ها را با فرمت‌هایی همچون TSV و CSV و فایل‌های متنی همانند اکسل را  بخواند.