Ontdek de Python Pandas-bibliotheek voor gegevensanalyse

Pandas is een krachtige Python-bibliotheek die wordt gebruikt voor datamanipulatie en -analyse. Het biedt datastructuren en functies die nodig zijn om naadloos met gestructureerde data te werken. Met zijn eenvoudig te gebruiken datastructuren is Pandas vooral handig voor datareiniging, transformatie en analyse. Dit artikel onderzoekt de kernfuncties van Pandas en hoe u het kunt gebruiken om data efficiënt te verwerken.

Aan de slag met panda's

Om Pandas te kunnen gebruiken, moet u het installeren met behulp van pip. U kunt dit doen door de volgende opdracht uit te voeren:

pip install pandas

Kerngegevensstructuren

Pandas biedt twee primaire datastructuren: Series en DataFrame.

Serie

Een Series is een eendimensionaal array-achtig object dat verschillende gegevenstypen kan bevatten, waaronder gehele getallen, strings en drijvende-kommagetallen. Elk element in een Series heeft een bijbehorende index.

import pandas as pd

# Creating a Series
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(data)

Gegevensframe

Een DataFrame is een tweedimensionale, in grootte veranderbare en heterogene tabelvormige datastructuur met gelabelde assen (rijen en kolommen). Het is in essentie een verzameling Series.

# Creating a DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Gegevensmanipulatie

Pandas biedt een breed scala aan functionaliteiten voor het bewerken van gegevens, waaronder indexeren, slicen en filteren.

Indexeren en slicen

# Selecting a single column
print(df['Name'])

# Selecting multiple columns
print(df[['Name', 'City']])

# Selecting rows by index
print(df.loc[0])  # First row
print(df.iloc[1]) # Second row

Gegevens filteren

# Filtering data based on conditions
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)

Gegevens opschonen

Data cleaning is een cruciale stap in data-analyse. Pandas biedt verschillende methoden om ontbrekende data, dubbele records en datatransformatie te verwerken.

Omgaan met ontbrekende gegevens

# Creating a DataFrame with missing values
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', None],
    'Age': [25, None, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Filling missing values
df_filled = df.fillna({'Name': 'Unknown', 'Age': df['Age'].mean()})
print(df_filled)

Duplicaten verwijderen

# Removing duplicate rows
df_unique = df.drop_duplicates()
print(df_unique)

Conclusie

Pandas is een essentiële tool voor data-analyse in Python. De krachtige datastructuren en functies maken het eenvoudig om data te verwerken, manipuleren en analyseren. Door Pandas onder de knie te krijgen, kunt u uw data-analysemogelijkheden aanzienlijk verbeteren en uw workflow stroomlijnen.