تسلط بر تجزیه و تحلیل داده ها با پانداها: باز کردن بینش ها از داده های شما

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
تجزیه و تحلیل داده ها در قلب علم داده قرار دارد و کتابخانه Pandas پایتون ابزار قدرتمندی است که این کار را آسان تر و کارآمدتر می کند. خواه با صفحات گسترده ساده یا مجموعه داده های بزرگ کار می کنید، Pandas به شما این امکان را می دهد که مانند یک حرفه ای، داده های خود را دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم کنید. در این مقاله، ما به نکات ضروری پانداها می پردازیم و همه چیز را از دستکاری داده ها گرفته تا تکنیک های تحلیلی پیشرفته را پوشش می دهیم. بیایید سفر خود را برای تسلط بر تجزیه و تحلیل داده ها با پانداها آغاز کنیم!

شروع کار با پانداها

قبل از فرو رفتن در تجزیه و تحلیل داده ها، باید پانداها را نصب کنید. اگر هنوز آن را نصب نکرده اید، می توانید این کار را با استفاده از pip انجام دهید:

pip install pandas

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پس از نصب، می توانید پانداها را به اسکریپت پایتون خود وارد کنید:

import pandas as pd

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

بارگیری و بازرسی داده ها

اولین گام در هر کار تجزیه و تحلیل داده، بارگذاری داده های خود است. پانداها این کار را با خود آسان می کنند read_csv() تابع:

data = pd.read_csv(‘data.csv’)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پس از بارگیری داده های خود، درک ساختار آن مهم است. این head() تابع نگاهی سریع به چند ردیف اول مجموعه داده شما می دهد:

print(data.head())

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پاکسازی و آماده سازی داده ها

داده های خام به ندرت کامل هستند. Pandas ابزار قدرتمندی برای تمیز کردن و آماده کردن داده های شما برای تجزیه و تحلیل فراهم می کند.

مدیریت ارزش های گمشده

داده های از دست رفته می تواند تحلیل شما را منحرف کند. استفاده کنید isnull() برای تشخیص مقادیر از دست رفته و fillna() یا dropna() برای رسیدگی به آنها:

# Detecting missing values
print(data.isnull().sum())

# Filling missing values with the mean
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# Dropping rows with missing values
data.dropna(inplace=True)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تغییر نام ستون ها

برای خوانایی بهتر، ممکن است بخواهید نام ستون های خود را تغییر دهید:

data.rename(columns={‘OldName’: ‘NewName’}, inplace=True)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

دستکاری داده ها

پانداها در دستکاری داده ها عالی هستند و به شما این امکان را می دهند که داده های خود را به روش های مختلف تغییر شکل داده و سازماندهی کنید.

فیلتر کردن داده ها

می توانید داده های خود را بر اساس شرایط خاص فیلتر کنید:

filtered_data = data[data[‘Column’] > 50]

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

گروه بندی و جمع آوری داده ها

برای خلاصه کردن داده های خود، استفاده کنید groupby() و agg():

grouped_data = data.groupby(‘Category’).agg({‘Value’: ‘sum’})

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته

هنگامی که داده های شما تمیز و سازماندهی شده است، می توانید تجزیه و تحلیل پیشرفته انجام دهید.

جداول محوری

جداول محوری برای خلاصه کردن داده ها عالی هستند. با پانداها، ایجاد یک جدول محوری ساده است:

pivot_table = data.pivot_table(index=’Category’, columns=’SubCategory’, values=’Value’, aggfunc=’sum’)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تجزیه و تحلیل سری زمانی

Pandas همچنین از داده های سری زمانی پشتیبانی می کند و تجزیه و تحلیل روندها را در طول زمان آسان می کند:

data[‘Date’] = pd.to_datetime(data[‘Date’])
time_series = data.set_index(‘Date’).resample(‘M’).mean()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تجسم داده ها

پانداها به طور یکپارچه با Matplotlib ادغام می شوند و به شما امکان می دهند داده های خود را تجسم کنید:

import matplotlib.pyplot as plt

data[‘Value’].plot(kind=’line’)
plt.show()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

نتیجه گیری

تسلط بر تجزیه و تحلیل داده ها با پانداها دنیایی از امکانات را برای کشف بینش از داده های شما باز می کند. از تمیز کردن داده‌ها گرفته تا تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته، Pandas مجموعه‌ای جامع از ابزارها را برای کمک به شما برای تبدیل شدن به یک متخصص تجزیه و تحلیل داده ارائه می‌کند. به کاوش و تمرین ادامه دهید و به زودی از تمام قدرت پانداها در پروژه های علم داده خود استفاده خواهید کرد!

pip install pandas

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

print(data.head())

# Detecting missing values
print(data.isnull().sum())

# Filling missing values with the mean
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# Dropping rows with missing values
data.dropna(inplace=True)

data.rename(columns={'OldName': 'NewName'}, inplace=True)

filtered_data = data[data['Column'] > 50]

grouped_data = data.groupby('Category').agg({'Value': 'sum'})

pivot_table = data.pivot_table(index='Category', columns='SubCategory', values='Value', aggfunc='sum')

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
time_series = data.set_index('Date').resample('M').mean()

import matplotlib.pyplot as plt

data['Value'].plot(kind='line')
plt.show()