کتابخانه pandas چیست؟ معرفی، استفاده و مزایا
Pandas یک کتابخانه متن‌باز از کتابخانه های پایتون است که برای دستکاری و تحلیل داده‌ها طراحی شده است و به‌طور گسترده‌ای توسط تحلیل‌گران داده، دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتابخانه اولین بار در سال 2008 توسط Wes McKinney توسعه یافت و از آن زمان تاکنون با نسخه‌های متعددی بروزرسانی شده است. آخرین نسخه‌ی این کتابخانه، Pandas 2.2.0، در تاریخ 22 ژانویه 2024 منتشر شده است و بهبودها و امکانات جدیدی را به‌همراه دارد.
شروع کار با کتابخانه Pandas
شاید شما هم شنیده‌اید که پایتون یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌هاست. اما آیا می‌دانید برای تحلیل داده‌ها در پایتون، کتابخانه pandas همان چیزی است که شما نیاز دارید؟ اگر بخواهید در دنیای هوش مصنوعی به سرعت پیشرفت کنید، pandas از اولین ابزارهایی است که باید آن را در دست بگیرید.
چرا کتابخانه pandas در پایتون؟
کتابخانه pandas به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به‌سرعت و به‌سادگی دستکاری کنید. شاید الان فکر کنید که این کار خیلی پیچیده است. اما باور کنید، برای نصب pandas در پایتون هیچ چیزی پیچیده نیست! اگر از پایتون استفاده می‌کنید، نصب pandas برای شما یک دستورات ساده مثل آب خوردن است. همین حالا با یک دستور ساده pip install pandas شروع کنید و منتظر باشید تا جادوی این کتابخانه آغاز شود.
چرا انتخاب اول برای پروژه‌های هوش مصنوعی؟
شما می‌خواهید در دنیای هوش مصنوعی وارد شوید و اولین چیزی که به ذهن شما می‌آید این است که “چطور داده‌ها رو آماده کنم؟”
پاسخ: کتابخانه pandas در پایتون! اگر به هوش مصنوعی علاقه دارید، pandas یکی از مهم‌ترین ابزارهایی است که باید تسلط پیدا کنید. وقتی داده‌ها رو می‌خواهید آماده کنید، باید بتونید اون‌ها رو سریع و دقیق پردازش کنید. اینجا pandas وارد می‌شود.
پانداس با ابزارهای کاربرپسند و قدرتی که داره، به‌راحتی می‌تونه داده‌ها رو از فرمت‌های مختلف بارگیری کرده و در قالبی ساختاریافته و مرتب به شما بده. برای تحلیل داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین یا حتی هوش مصنوعی، pandas به‌شدت به کار می‌آید.
در این قسمت می‌خواهیم این کتابخانه را بررسی کنیم.
معرفی Pandas؛ از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون
کتابخانه pandas یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین ابزارهای پایتون برای تحلیل و دستکاری داده‌ها است. این کتابخانه امکانات گسترده‌ای برای کار با داده‌های ساختاریافته و جدولی فراهم می‌کند و به‌طور گسترده‌ای در علم داده، یادگیری ماشین و تحلیل آماری استفاده می‌شود.
pandas دو ساختار داده اصلی دارد:
- Series: یک آرایه‌ی یک‌بعدی با برچسب که می‌تواند هر نوع داده‌ای را شامل شود.
- DataFrame: یک جدول دوبعدی که می‌تواند انواع مختلف داده‌ها را در ستون‌های مختلف نگه دارد.
در ادامه بیشتر این دو ساختار بررسی می‌شوند.
معرفی DataFrame و Series در Pandas
در قلب کتابخانه Pandas دو ساختار داده اصلی به نام‌های DataFrame و Series قرار دارند:
- Series: یک آرایه یک‌بعدی است که می‌تواند داده‌های همگن (یعنی داده‌هایی از یک نوع) را نگه دارد. هر عنصر در یک Series یک اندیس (index) منحصربه‌فرد دارد که به آن دسترسی آسان به داده‌ها می‌دهد.
- DataFrame: یک جدول دوبعدی است که از تعدادی Series تشکیل شده است و می‌تواند داده‌های غیرهمگن (یعنی داده‌هایی از انواع مختلف) را نگه دارد. DataFrame شبیه به یک صفحه گسترده یا یک جدول پایگاه داده است و امکان انجام عملیات پیچیده‌تر را فراهم می‌کند.
استفاده‌های کتابخانه Pandas
کتابخانه Pandas در بسیاری از زمینه‌های کاری مرتبط با داده‌ها کاربرد دارد. برخی از مهم‌ترین استفاده‌های این کتابخانه عبارتند از:
- پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها: Pandas ابزارهای قدرتمندی برای حذف داده‌های ناقص، پر کردن مقادیر گم‌شده و انجام عملیات مختلف روی داده‌ها دارد.
- تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA): Pandas امکان مشاهده و تجزیه و تحلیل داده‌ها به‌صورت سریع و آسان را فراهم می‌کند.
- مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین: این کتابخانه به توسعه ویژگی‌های جدید برای مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند.
- تحلیل مالی: Pandas به تحلیل‌گران مالی امکان می‌دهد تا داده‌های مالی را با کارآمدی بالا تحلیل کنند.
- تحلیل سری‌های زمانی: این کتابخانه ابزارهای قدرتمندی برای کار با داده‌های سری‌های زمانی ارائه می‌دهد.
مزایای استفاده از کتابخانه Pandas
کتابخانه Pandas مزایای بسیاری دارد که آن‌را به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای کار با داده‌ها تبدیل کرده است. در ادامه این قسمت برخی از مهم‌ترین مزایای استفاده از این کتابخانه را معرفی می‌کنیم:
- کارآمدی در دستکاری داده‌ها:
Pandas می‌تواند به‌طور کارآمد داده‌های بزرگ را پردازش کند و عملیات مختلفی را بر روی آن‌ها انجام دهد.
- انعطاف‌پذیری:
این کتابخانه امکان انجام عملیات پیچیده و متنوع بر روی داده‌ها را فراهم می‌کند و می‌تواند به‌راحتی با نیازهای مختلف تطبیق یابد.
- یکپارچگی با سایر کتابخانه‌ها:
Pandas به‌راحتی با سایر کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy، Matplotlib و Scikit-learn یکپارچه می‌شود و این امکان را فراهم می‌کند که از قابلیت‌های آن‌ها نیز بهره‌مند شویم.
- پشتیبانی گسترده و استفاده وسیع:
Pandas توسط جامعه بزرگی از کاربران و توسعه‌دهندگان پشتیبانی می‌شود که این امر موجب می‌شود منابع آموزشی، مستندات و ابزارهای متنوعی برای آن وجود داشته باشد.
- خوانایی کد:
کدهای نوشته شده با Pandas بسیار خوانا و قابل فهم هستند که این امر موجب می‌شود توسعه‌دهندگان بتوانند به‌سرعت با آن آشنا شوند و آن‌را مورد استفاده قرار دهند.
- مدیریت منابع داده متنوع:
Pandas می‌تواند به‌راحتی داده‌ها را از منابع مختلف مانند فایل‌های CSV، اکسل، پایگاه‌های داده SQL و وب سرویس‌ها خوانده و پردازش کند.
نصب کتابخانه Pandas در پایتون
نصب کتابخانه پانداس در پایتون بسیار ساده و سرراست است. برای این‌کار، می‌توانید از ابزار مدیریت بسته‌های پایتون به نام pip استفاده کنید. اگر پایتون و pip بر روی سیستم شما نصب هستند، می‌توانید با اجرای دستور زیر در خط فرمان یا ترمینال خود، کتابخانه Pandas را نصب کنید:
pip install pandas
این دستور نسخه‌ی پایدار فعلی کتابخانه Pandas را دانلود و نصب می‌کند. اگر قصد دارید نسخه‌ی خاصی از Pandas را نصب کنید، می‌توانید نسخه مورد نظر را به‌صورت زیر مشخص کنید:
pip install pandas==2.2.0
این دستور نسخه‌ی 2.2.0 از Pandas را نصب می‌کند. همچنین، برای اطمینان از اینکه همه بسته‌های مرتبط با Pandas نیز به‌روز شده‌اند، می‌توانید از گزینه‌ی –upgrade استفاده کنید:
pip install –upgrade pandas
کتابخانه pandas، می‌تونه به راحتی داده‌های پیچیده رو در چند ثانیه مرتب و تمیز کنه. حالا، اگر شما هم به دنبال یادگیری آموزش کتابخانه pandas هستید، این مقاله دقیقاً همون چیزی هست که نیاز دارید.
با Pandas کدهای پیچیده را ساده کنید: نمونه کد برای شروع کار
فرض کنید که می‌خواهید داده‌هایی از مشتریان جمع‌آوری کنید و بر اساس سن آن‌ها داده‌ها را مرتب کنید. با استفاده از pandas در پایتون، این کار تنها در چند خط کد انجام می‌شود.
مثال: یک نمونه کد ساده به شما کمک می‌کند تا کار با pandas رو شروع کنید:
import pandas as pd
data = {
‘نام’: [‘علی’, ‘زهرا’, ‘رضا’],
‘سن’: [25, 30, 22]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
این کد به‌راحتی اطلاعات شما رو به شکل یک DataFrame مرتب می‌کنه. این تنها شروع کار با pandas است. حالا تصور کنید که با استفاده از pandas چطور می‌تونید داده‌های پیچیده رو در پروژه‌های هوش مصنوعی پردازش کنید.
آموزش رایگان کتابخانه Pandas در پایتون
برای یادگیری کتابخانه Pandas، منابع آموزشی متعددی به‌صورت رایگان در دسترس هستند. این منابع شامل مستندات رسمی، دوره‌های آنلاین، ویدئوهای آموزشی و کتاب‌های الکترونیکی است که می‌توانند به شما در تسلط بر این ابزار قدرتمند کمک کنند.
پیشنهاد می‌کنیم اگر به‌دنبال یادگیری عمیق زبان برنامه‌نویسی پایتون و کاربردهای استفاده از کتابخانه Pandas هستید، در دوره‌های آکادمی چابک شرکت کنید.
اما اگر می‌خواهید رایگان یاد بگیرید، یوتیوب می‌تواند بهترین پلتفرم برای یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون و نحوه آموزش استفاده از کتابخانه Pandas باشد.
ویژگی‌های نسخه 2.2.0 کتابخانه Pandas
نسخه 2.2.0 کتابخانه Pandas براساس اکوسیستم Apache Arrow توسعه یافته است که به پردازش کارآمدتر داده‌ها کمک می‌کند. برخی از ویژگی‌های جدید این نسخه عبارتند از:
- ارتقاء PyArrow: PyArrow که درست قبل از Pandas 2.2.0 عرضه شد، با بهبودهای بیشتری همراه است. این نسخه اکنون امکان پردازش کارآمدتر انواع داده‌های پیچیده مانند لیست‌ها و ساختارها را در Pandas فراهم می‌کند.
- پشتیبانی از درایور ADBC: معرفی درایور ADBC باعث شده است که خواندن داده‌ها از پایگاه‌های داده SQL به ساختارهای داده Pandas سریع‌تر و کارآمدتر انجام شود. این قابلیت به‌ویژه برای کاربران PostgreSQL و SQLite مفید است.
- روش case_when: یک روش جدید مشابه CASE WHEN در SQL معرفی شده است که ایجاد ستون‌های جدید براساس منطق شرطی را آسان‌تر می‌کند و قابلیت‌های دستکاری داده‌ها را بهبود می‌بخشد.
- توصیه‌های ارتقاء: دستورالعمل‌های ارتقاء به Pandas 2.2 به کاربران کمک می‌کند تا از آخرین بهبودها بهره‌مند شوند و برای تغییرات آینده در Pandas 3.0 آماده شوند.
به دنبال یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون هستید؟
ما به‌عنوان یک آکادمی پیشرو، دوره‌هایی با کیفیت و کاربردی ارائه می‌دهیم تا به افراد علاقه‌مند به دنیای فناوری و کسب و کار، مهارت‌های لازم را بیاموزیم و آن‌ها را به بهترین عملکرد در صنایع مختلف هدایت کنیم. تیم آکادمی چابک از اساتید و متخصصان حوزه‌های مختلف تشکیل شده است و از منابع آموزشی بروز و فناوری‌های نوین استفاده می‌کنند تا تجربه‌ی آموزشی بهتری را برای شرکت‌کنندگان فراهم کنند.
جمع‌بندی
کتابخانه Pandas یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین ابزارهای موجود برای کار با داده‌ها در زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این کتابخانه با قابلیت‌های متنوع و انعطاف‌پذیر خود، امکان انجام عملیات پیچیده و متنوع بر روی داده‌ها را فراهم می‌کند. آخرین نسخه‌ی این کتابخانه، Pandas 2.2.0، با بهبودها و امکانات جدیدی مانند ارتقاء PyArrow، پشتیبانی از درایور ADBC و معرفی روش case_when همراه است که به پردازش کارآمدتر داده‌ها کمک می‌کنند.
سوالات متداول درباره pandas
1.چطور pandas رو دانلود کنم؟
بهترین راه برای دانلود pandas، استفاده از pip یا conda است. برای نصب pandas با pip کافیست دستور pip install pandas رو وارد کنید.
2.آیا pandas برای همه پروژه‌های هوش مصنوعی مناسب است؟
بله، pandas برای پردازش داده‌های پیچیده در پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی عالیه. می‌تونید داده‌های پیچیده رو با pandas به راحتی آماده کنید.
3.چه تفاوتی بین pandas و دیگر کتابخانه‌ها مثل NumPy هست؟
pandas تمرکز اصلی‌اش روی داده‌های جدولی هست، برخلاف NumPy که برای محاسبات عددی عالیه. pandas ویژگی‌های بیشتری برای پردازش داده‌های ساختاریافته و پیچیده دارد.
منابع
دیدگاهتان را بنویسید