دیتا فریم در پایتون یکی از ابزارهای قدرتمند و پرکاربرد برای تحلیل و پردازش داده‌ها است. این ساختار داده‌ای، که توسط کتابخانه‌ی Pandas ارائه می‌شود، به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به‌صورت دو بعدی (در قالب ردیف‌ها و ستون‌ها) سازمان‌دهی کرده و به‌راحتی مورد تحلیل قرار دهید.

دوره‌های آموزشی آکادمی چابک

با تخفیف‌های ویژه آکادمی چابک، یادگیری را شروع کنید!

مشاهده دوره‌ها

در این مقاله به بررسی کاربردهای دیتا فریم در پایتون و راهنمای استفاده موثر از آن خواهیم پرداخت.

آشنایی ابتدایی با دیتا فریم در پایتون

دیتا فریم در پایتون یک ساختار داده‌ای است که شباهت زیادی به جداول SQL یا صفحات گسترده‌ی اکسل دارد. این ساختار به شما اجازه می‌دهد داده‌ها را به‌صورت سازمان‌یافته مدیریت کنید و عملیات پیچیده‌ای مانند فیلتر کردن، گروه‌بندی و ادغام داده‌ها را به‌سادگی انجام دهید.

ایجاد دیتا فریم در پایتون

برای ایجاد دیتا فریم در پایتون، روش‌های مختلفی وجود دارد. می‌توانید از دیکشنری‌ها، لیست‌ها، آرایه‌های دو بعدی NumPy و فایل‌ها برای ایجاد دیتا فریم استفاده کنید. هر یک از این روش‌ها مزایا و معایب خاص خود را دارند که در ادامه به آن‌ها خواهیم پرداخت.

ایجاد دیتا فریم با دیکشنری‌ها

یکی از روش‌های رایج برای ایجاد دیتا فریم در پایتون استفاده از دیکشنری‌هاست. در این روش، کلیدهای دیکشنری به‌عنوان نام ستون‌ها و مقادیر دیکشنری به‌عنوان داده‌های ستون‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

import pandas as pd

data = {

‘نام’: [‘علی’, ‘رضا’, ‘مریم’],

‘سن’: [23, 35, 29],

‘شهر’: [‘تهران’, ‘مشهد’, ‘اصفهان’]

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

ایجاد دیتا فریم با لیست‌ها

روش دیگر برای ایجاد دیتا فریم در پایتون، استفاده از لیست‌های پایتون است. در این روش، هر لیست به‌عنوان یک ردیف از دیتا فریم در نظر گرفته می‌شود.

data = [

[‘علی’, 23, ‘تهران’],

[‘رضا’, 35, ‘مشهد’],

[‘مریم’, 29, ‘اصفهان’]

]

df = pd.DataFrame(data, columns=[‘نام’, ‘سن’, ‘شهر’])

print(df)

ایجاد دیتا فریم با آرایه‌های دو بعدی NumPy

استفاده از آرایه‌های دو بعدی NumPy یکی دیگر از روش‌های ایجاد دیتا فریم در پایتون است. این روش به‌ویژه زمانی مفید است که با داده‌های عددی بزرگ سروکار دارید.

import numpy as np

data = np.array([

[‘علی’, 23, ‘تهران’],

[‘رضا’, 35, ‘مشهد’],

[‘مریم’, 29, ‘اصفهان’]

])

df = pd.DataFrame(data, columns=[‘نام’, ‘سن’, ‘شهر’])

print(df)

مرتب سازی دیتا فریم در پایتون

یکی از قابلیت‌های مهم دیتا فریم در پایتون، امکان مرتب سازی داده‌ها براساس یک یا چند ستون است. با استفاده از متد sort_values می‌توانیم دیتا فریم را براساس ستون‌های مختلف مرتب کنیم.

# مرتب سازی بر اساس ستون ‘سن’

df_sorted = df.sort_values(by=’سن’)

print(df_sorted)

ادغام دو دیتافریم در پایتون

یکی دیگر از قابلیت‌های دیتا فریم در پایتون، امکان ادغام دو یا چند دیتا فریم با یکدیگر است. این کار بااستفاده از متد merge امکان‌پذیر است.

data1 = {‘نام’: [‘علی’, ‘رضا’, ‘مریم’], ‘سن’: [23, 35, 29]}

data2 = {‘نام’: [‘علی’, ‘رضا’, ‘مریم’], ‘شهر’: [‘تهران’, ‘مشهد’, ‘اصفهان’]}

df1 = pd.DataFrame(data1)

df2 = pd.DataFrame(data2)

df_merged = pd.merge(df1, df2, on=’نام’)

print(df_merged)

مزایا و معایب دیتا فریم در پایتون

استفاده از دیتا فریم در پایتون دارای مزایا و معایبی است که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

مزایا:

• نمایش داده‌ها: دیتا فریم در پایتون امکان نمایش داده‌ها به‌شکل جدولی و سازمان‌یافته را فراهم می‌کند که باعث سهولت در خواندن و تحلیل داده‌ها می‌شود.
• کاهش کدنویسی و افزایش کارایی: بااستفاده از قابلیت‌های مختلف دیتا فریم، می‌توان با نوشتن کد کمتر، کارهای بیشتری را انجام داد.
• مدیریت داده‌های بزرگ: دیتا فریم‌ها می‌توانند به‌صورت موثر داده‌های بزرگ را مدیریت و پردازش کنند.

معایب:

• مصرف حافظه: دیتا فریم در پایتون می‌تواند مصرف حافظه بالایی داشته باشد، به‌خصوص در مواقعی که داده‌های بسیار بزرگی در حال پردازش هستند.
• محدودیت‌های عملکرد: در برخی موارد، ممکن است عملکرد دیتا فریم‌ها در مقایسه با سایر ابزارها و کتابخانه‌ها کمتر باشد.

کاربردهای دیتا فریم در پایتون

دیتا فریم در پایتون در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از کاربردهای اصلی این ابزار عبارتند از:

• تحلیل داده‌ها: دیتا فریم‌ها برای تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها به‌کار می‌روند. بااستفاده از توابع مختلفی که Pandas ارائه می‌دهد، می‌توان به‌راحتی داده‌ها را فیلتر، گروه‌بندی و تحلیل کرد.
• یادگیری ماشین: دیتا فریم‌ها به‌عنوان یکی از ابزارهای اصلی در پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزار امکان مدیریت و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های مختلف را فراهم می‌کند.
• محاسبات علمی: در محاسبات علمی و پژوهش‌های علمی، دیتا فریم‌ها به‌عنوان یک ابزار قدرتمند برای مدیریت و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند.

راهنمای استفاده موثر از دیتا فریم در پایتون

برای استفاده موثر از دیتا فریم در پایتون، نکات و راهنمایی‌های زیر را درنظر داشته باشید:

• استفاده از توابع داخلی Pandas: برای انجام عملیات مختلف بر روی دیتا فریم‌ها، از توابع داخلی Pandas استفاده کنید. این توابع بهینه‌سازی شده‌اند و عملکرد بهتری نسبت به روش‌های دستی دارند.
• مدیریت حافظه: در مواقعی که با داده‌های بزرگ سروکار دارید، به مصرف حافظه توجه کنید. استفاده از نوع داده‌های مناسب و پاکسازی داده‌های غیرضروری می‌تواند به کاهش مصرف حافظه کمک کند.
• مستندسازی کدها: مستندسازی کدهای خود را فراموش نکنید. این کار به شما و سایر همکارانتان کمک می‌کند تا درک بهتری از کدها و عملیات انجام شده داشته باشید.

آکادمی چابک یکی از زیرمجموعه‌های مهم هلدینگ چابک است که نقش کلیدی در ارتقای توانمندی‌های فنی و مهارتی نیروی کار دارد. آکادمی ما با برگزاری دوره‌های متنوع در زمینه‌های برنامه‌نویسی، کسب‌وکار و دیگر مهارت‌های فنی، به توسعه حرفه‌ای افراد و تیم‌ها کمک می‌کند. دوره‌های آکادمی چابک با بهره‌گیری از اساتید مجرب و روش‌های آموزشی نوین طراحی شده‌اند تا نیازهای بازار کار را به بهترین نحو پوشش دهند.

سخن پایانی

دیتا فریم در پایتون یکی از ابزارهای اصلی و مهم در پردازش و تحلیل داده‌هاست. بااستفاده از این ساختار داده‌ای می‌توان داده‌ها را به‌شکلی سازمان‌یافته مدیریت کرد و عملیات مختلفی مانند مرتب سازی و ادغام را به‌سادگی انجام داد. هرچند که استفاده از دیتا فریم‌ها دارای معایبی نیز هست، اما با شناخت و استفاده صحیح از آن‌ها می‌توان به نتایج مطلوبی در تحلیل داده‌ها دست یافت.

یکی از نقاط قوت آکادمی چابک، توانایی تطبیق سریع برنامه‌های آموزشی با تغییرات فناوری و نیازهای بازار کار است. آکادمی ما با ارزیابی مستمر نیازهای آموزشی و فناوری‌های جدید، دوره‌های خود را به‌روزرسانی کرده و از این طریق به افراد کمک می‌کند تا با دانش و مهارت‌های به‌روز، در بازار کار رقابتی موفق باشند.

دوره‌های آموزشی آکادمی چابک

با تخفیف‌های ویژه آکادمی چابک، یادگیری را شروع کنید!

مشاهده دوره‌ها

منابع​

realpython.com