7 Шагов к овладению манипуляциями данными с помощью Pandas и Python
7 Шагов к мастерству манипулирования данными с помощью Pandas и Python
Хотите стать аналитиком данных? Если да, то изучение обработки данных с помощью pandas, мощной библиотеки для анализа данных, является необходимым навыком, который следует добавить в ваш арсенал.
Практически все курсы и буткемпы по науке о данных включают pandas в свою программу обучения. Хотя pandas легко изучить, его идиоматическое использование и овладение общими функциями и вызовами методов требуют практики.
Это руководство разбивает процесс изучения pandas на 7 простых шагов, начиная с того, с чем вы, вероятно, уже знакомы, и постепенно исследуя мощные функциональные возможности pandas. От уровня подготовки к различным задачам по обработке данных до создания панели инструментов, вот исчерпывающий путь обучения.
- Python Callables Основы и секреты
- VoAGI News, 27 октября 5 бесплатных книг, чтобы овладеть наукой о данных • 7 шагов к овладению LLM
- Преобразование складских операций использование силы искусственного интеллекта и автоматизации
Шаг 1: Основы Python и SQL
Если вам интересны данные аналитики или наука о данных, вам сначала нужно овладеть базовыми навыками программирования. Мы рекомендуем начать с Python или R, но в этом руководстве мы сосредоточимся на Python.
Изучите Python и веб-скрапинг
Чтобы освежить свои навыки Python, вы можете использовать один из следующих ресурсов:
Python очень легок для изучения и начала создания. Вы можете сосредоточиться на следующих темах:
- Основы Python: Ознакомьтесь с синтаксисом Python, типами данных, управляющими конструкциями, встроенными структурами данных и основами объектно-ориентированного программирования (ООП).
- Основы веб-скрапинга: Изучите основы веб-скрапинга, включая структуру HTML, HTTP-запросы и разбор HTML-контента. Ознакомьтесь с библиотеками, такими как BeautifulSoup и requests для выполнения задач веб-скрапинга.
- Подключение к базам данных: Узнайте, как подключить Python к системе баз данных с помощью библиотек, таких как SQLAlchemy или psycopg2. Поймите, как выполнить SQL-запросы из Python и получать данные из баз данных.
Хотя это необязательно, использование Jupyter Notebooks для упражнений по Python и веб-скрапингу может предоставить интерактивную среду для обучения и экспериментов.
Изучите SQL
SQL – это важный инструмент для анализа данных; Но как изучение SQL поможет вам изучить pandas?
Ну, когда вы поймете логику написания SQL-запросов, очень легко применить эти концепции для выполнения аналогичных операций с помощью pandas dataframe.
Изучите основы SQL (Structured Query Language), включая создание, изменение и запросы к реляционным базам данных. Ознакомьтесь с командами SQL, такими как SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE и JOIN.
Чтобы изучить и освежить свои навыки SQL, вы можете использовать следующие ресурсы:
Овладев навыками, описанными в этом шаге, вы получите прочную основу в программировании на Python, запросах SQL и веб-скрапинге. Эти навыки служат строительными блоками для более продвинутых техник анализа данных и аналитики.
Шаг 2: Загрузка данных из различных источников
Во-первых, настройте свою рабочую среду. Установите pandas (и его необходимые зависимости, такие как NumPy). Следуйте bewt практикам, таким как использование виртуальных сред для управления установками на уровне проекта.
Как уже упоминалось, pandas – это мощная библиотека для анализа данных в Python. Однако, прежде чем приступить к работе с pandas, вам следует ознакомиться с основными структурами данных: pandas DataFrame и series.
Для анализа данных сначала необходимо загрузить их из источника в pandas DataFrame. Важно научиться импортировать данные из различных источников, таких как файлы CSV, электронные таблицы Excel, реляционные базы данных и другие. Вот обзор:
- Чтение данных из файлов CSV: Узнайте, как использовать функцию
pd.read_csv()для чтения данных из файлов, разделенных запятыми (CSV), и загрузки их в DataFrame. Понимайте параметры, которые можно использовать для настройки процесса импорта, такие как указание пути к файлу, разделителя, кодировки и других. - Импорт данных из файлов Excel: Исследуйте функцию
pd.read_excel(), которая позволяет импортировать данные из файлов Microsoft Excel (.xlsx) и сохранять их в DataFrame. Узнайте, как обрабатывать несколько листов и настраивать процесс импорта данных. - Загрузка данных из файлов JSON: Изучите метод
pd.read_json(), который позволяет импортировать данные из файлов JSON (JavaScript Object Notation) и создавать DataFrame. Понимайте, как обрабатывать различные форматы JSON и вложенные данные. - Чтение данных из файлов Parquet: Понимайте функцию
pd.read_parquet(), которая позволяет импортировать данные из файлов Parquet, формата файла столбцового хранения. Узнайте, как файлы Parquet предлагают преимущества для обработки и анализа больших данных. - Импорт данных из таблиц реляционных баз данных: Узнайте о функции
pd.read_sql(), которая позволяет запрашивать данные из реляционных баз данных и загружать их в DataFrame. Понимайте, как установить подключение к базе данных, выполнить SQL-запросы и извлечь данные прямо в pandas.
Мы теперь узнали, как загрузить набор данных в pandas dataframe. Что дальше?
Шаг 3: Выбор строк и столбцов, фильтрация DataFrame
Далее, вам следует научиться выбирать конкретные строки и столбцы из pandas DataFrame, а также фильтровать данные на основе определенных критериев. Изучение этих техник является важным для манипулирования данными и извлечения соответствующей информации из ваших наборов данных.
Индексирование и срезы DataFrame
Понимание того, как выбирать конкретные строки и столбцы на основе меток или целочисленных позиций. Вам следует научиться делать срезы и индексировать DataFrames с использованием методов, таких как .loc[], .iloc[] и булевого индексирования.
.loc[]: Этот метод используется для индексирования на основе меток, позволяя выбирать строки и столбцы по их меткам..iloc[]: Этот метод используется для индексирования на основе целых чисел, позволяя выбирать строки и столбцы по их целочисленным позициям.- Булево индексирование: Эта техника включает использование логических выражений для фильтрации данных на основе конкретных условий.
Выбор столбцов по имени – распространенная операция. Изучите, как обращаться к конкретным столбцам и получать их с помощью их имен столбцов. Попрактикуйтесь в использовании выбора одного столбца и выбора нескольких столбцов одновременно.
Фильтрация DataFrame
Вы должны быть знакомы с фильтрацией DataFrame:
- Фильтрация с помощью условий: Понимание того, как фильтровать данные на основе конкретных условий с использованием логических выражений. Научитесь использовать операторы сравнения (>, <, ==, и т.д.) для создания фильтров, которые извлекают строки, соответствующие определенным критериям.
- Комбинирование фильтров: Изучите, как объединять несколько фильтров с использованием логических операторов ‘&’ (и), ‘|’ (или) и ‘~’ (не). Это позволит вам создавать более сложные условия фильтрации.
- Использование isin(): Научитесь использовать метод
isin()для фильтрации данных на основе наличия значений в указанном списке. Это полезно для извлечения строк, в которых значения определенного столбца соответствуют любому из предоставленных элементов.
Работая над концепциями, описанными на этом шаге, вы приобретете способность эффективно выбирать и фильтровать данные из фреймов данных pandas, позволяя извлекать наиболее релевантную информацию.
Краткое примечание о ресурсах
Для шагов с 3 по 6 вы можете изучать и практиковать с использованием следующих ресурсов:
- 10 минут для pandas – руководство пользователя pandas
- Pandas и Python для анализа данных на примерах – freeCodeCamp
- Введение в pandas – Kaggle Learn
Шаг 4: Исследование и очистка набора данных
До сих пор вы узнали, как загружать данные в фреймы данных pandas, выбирать столбцы и фильтровать фреймы данных. На этом шаге вы узнаете, как исследовать и очищать свой набор данных с помощью pandas.
Исследование данных помогает понять его структуру, выявить потенциальные проблемы и получить представление о нем перед дальнейшим анализом. Очистка данных включает обработку пропущенных значений, устранение дубликатов и обеспечение согласованности данных:
- Проверка данных: Узнайте, как использовать методы, такие как
head(),tail(),info(),describe()и атрибутshape, чтобы получить обзор вашего набора данных. Они предоставляют информацию о первых/последних строках, типах данных, сводной статистике и размерах фрейма данных. - Обработка пропущенных данных: Понимание важности работы с пропущенными значениями в вашем наборе данных. Узнайте, как идентифицировать пропущенные данные с помощью методов
isna()иisnull(), и обрабатывать их с помощью методовdropna(),fillna()или методов импьютации. - Работа с дубликатами: Узнайте, как обнаруживать и удалять повторяющиеся строки с помощью методов
duplicated()иdrop_duplicates(). Дубликаты могут исказить результаты анализа и следует решить их, чтобы обеспечить точность данных. - Очистка столбцов со строковыми значениями: Изучите использование специального доступа
.strи строковых методов для выполнения задач по очистке строк, таких как удаление пробелов, извлечение и замена подстрок, разделение и объединение строк и т.д. - Преобразование типов данных: Понимание, как преобразовывать типы данных с помощью методов, таких как
astype(). Преобразование данных в соответствующие типы гарантирует точное представление данных и оптимизирует использование памяти.
Кроме того, вы можете исследовать свой набор данных с помощью простых визуализаций и выполнять проверки качества данных.
Исследование данных и проверка качества данных
Используйте визуализации и статистический анализ, чтобы получить представление о ваших данных. Узнайте, как создавать базовые графики с помощью pandas и других библиотек, таких как Matplotlib или Seaborn, для визуализации распределений, взаимосвязей и паттернов в ваших данных.
Выполняйте проверку качества данных, чтобы обеспечить целостность данных. Это может включать проверку того, что значения находятся в ожидаемом диапазоне, выявление выбросов или проверку согласованности между связанными столбцами.
Теперь вы знаете, как исследовать и очищать свой набор данных, что приводит к более точным и надежным результатам анализа. Правильное исследование и очистка данных являются важными для любого проекта по анализу данных, поскольку они являются основой успешного анализа и моделирования данных.
Шаг 5: Преобразования, группировка и агрегация
На данный момент вы комфортно работаете с фреймами данных pandas и можете выполнять базовые операции, такие как выбор строк и столбцов, фильтрация и обработка пропущенных данных.
Часто вам потребуется сводить данные на основе различных критериев. Для этого вам следует изучить, как выполнять преобразования данных, использовать функциональность GroupBy и применять различные методы агрегации к вашему набору данных. Вот более подробное описание:
- Преобразования данных: Узнайте, как изменять ваши данные с помощью таких техник, как добавление или переименование столбцов, удаление ненужных столбцов и преобразование данных между разными форматами или единицами измерения.
- Применение функций: Понимание, как использовать метод
apply()для применения пользовательских функций к вашему фрейму данных, что позволяет вам гибко и настраиваемым образом преобразовывать данные. - Изменение формы данных: Исследуйте дополнительные методы фрейма данных, такие как
melt()иstack(), которые позволяют изменять форму данных и делать их подходящими для конкретных потребностей анализа. - Функциональность GroupBy: Метод
groupby()позволяет группировать ваши данные на основе определенных значений столбцов. Это позволяет выполнять агрегацию и анализ данных для каждой группы отдельно. - Агрегирующие функции: Узнайте об общих агрегирующих функциях, таких как сумма, среднее, количество, минимум и максимум. Эти функции используются с
groupby(), чтобы суммировать данные и вычислять описательные статистики для каждой группы.
Методы, описанные в этом шаге, помогут вам эффективно преобразовывать, группировать и агрегировать данные.
Шаг 6: Join и сводные таблицы
Затем вы можете повысить свой уровень, изучая, как выполнять объединение данных и создавать сводные таблицы с помощью pandas. Join позволяют комбинировать информацию из нескольких фреймов данных на основе общих столбцов, а сводные таблицы помогают подводить и анализировать данные в табличном формате. Вот что вам следует знать:
- Объединение DataFrame: Познакомьтесь с различными типами join – inner join, outer join, left join и right join. Изучите, как использовать функцию
merge()для объединения фреймов данных на основе общих столбцов. - Конкатенация: Изучите, как объединять фреймы данных вертикально или горизонтально с помощью функции
concat(). Это полезно при комбинировании фреймов данных с похожей структурой. - Манипуляции с индексами: Понимайте, как устанавливать, сбрасывать и переименовывать индексы во фреймах данных. Правильная манипуляция индексами необходима для выполнения join и создания сводных таблиц.
- Создание сводных таблиц: Метод
pivot_table()позволяет преобразовывать данные в сводную и кросс-табличную форму. Изучите, как указать желаемые функции агрегации и группировать данные на основе конкретных значений столбцов.
По желанию, вы можете изучить, как создавать сводные таблицы с несколькими уровнями, где вы можете анализировать данные с использованием нескольких столбцов в качестве уровней индекса. С достаточной практикой вы узнаете, как объединять данные из нескольких фреймов данных с помощью join и создавать информативные сводные таблицы.
Шаг 7: Создание информационной панели данных
Теперь, когда вы освоили основы обработки данных с помощью pandas, пришло время проверить свои навыки, создавая информационную панель данных.
Создание интерактивных панелей поможет вам совершенствовать навыки анализа и визуализации данных. Для этого шага вам нужно быть знакомым с визуализацией данных на Python. Визуализация данных – Kaggle Learn представляет собой всестороннее введение.
Когда вы ищете возможности в данных, вам необходимо иметь портфолио проектов – и вам нужно превзойти анализ данных в Jupyter notebook. Да, вы можете изучить и использовать Tableau. Но вы можете продолжать строить на основе Python и начать создавать панели инструментов с использованием библиотеки Python Streamlit.
Streamlit помогает вам создавать интерактивные панели – не беспокоясь о написании сотен строк HTML и CSS.
Если вы ищете вдохновение или ресурс для изучения Streamlit, вы можете ознакомиться с этим бесплатным курсом: Создайте 12 приложений для науки о данных с помощью Python и Streamlit для проектов с акциями, спортом и данными биоинформатики. Выберите реальные данные, проанализируйте их и создайте информационную панель данных, чтобы продемонстрировать результаты вашего анализа.
Следующие шаги
С надежными основами Python, SQL и pandas вы можете начать применять и проходить интервью на роль аналитика данных.
Мы уже включили создание информационной панели данных, чтобы все соединить: от сбора данных до панели и инсайтов. Так что обязательно создавайте портфолио проектов. При этом идите дальше общепринятых проектов и включайте те, над которыми вам действительно интересно работать. Если вам нравится чтение или музыка (что характерно для большинства из нас), попробуйте проанализировать свои данные на Goodreads и Spotify, создайте информационную панель и улучшите ее. Продолжайте работать!
[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) – разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на пересечении математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее области интересов и экспертизы включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит чтение, письмо, кодирование и кофе! В настоящее время она работает над обучением и делится своими знаниями в сообществе разработчиков, создавая учебники, практические руководства, мнения и многое другое.
