Pandas

Il nome “Pandas” deriva dal termine “panel data”, un termine econometrico usato per dataset che includono osservazioni su più periodi di tempo. Inoltre, è una contrazione di “Python Data Analysis”, evidenziando la sua funzione principale. Dal suo debutto nel 2008 ad opera di Wes McKinney, Pandas è diventato un pilastro dello stack data science di Python, lavorando in armonia con librerie come NumPy, Matplotlib e SciPy.

Pandas facilita il lavoro con dati disordinati organizzandoli in modo rilevante e gestendo efficientemente i valori mancanti, tra le altre attività. Fornisce due strutture dati principali: DataFrame e Series, che semplificano i processi di gestione dei dati sia testuali che numerici.

Caratteristiche principali di Pandas

1. Strutture dati

Pandas è rinomato per le sue robuste strutture dati, che sono il fondamento delle operazioni di manipolazione dei dati.

• Series: Un array monodimensionale etichettato che può contenere dati di qualsiasi tipo, come interi, stringhe o numeri in virgola mobile. Le etichette degli assi in una Series sono collettivamente chiamate indice. Questa struttura è particolarmente utile per gestire e operare su singole colonne di dati.
• DataFrame: Una struttura dati tabellare bidimensionale, a dimensione variabile e potenzialmente eterogenea con assi etichettati (righe e colonne). Può essere pensato come un dizionario di oggetti Series. I DataFrame sono ideali per lavorare con dataset che assomigliano a una tabella o a un foglio di calcolo, permettendo una manipolazione e analisi dei dati con facilità.

2. Allineamento dei dati e dati mancanti

La gestione dei dati mancanti è uno dei punti di forza di Pandas. Offre sofisticate capacità di allineamento dei dati, permettendo una manipolazione senza soluzione di continuità dei dati con valori mancanti. I dati mancanti sono rappresentati come NaN (not a number) nelle colonne a virgola mobile. Pandas offre vari metodi per riempire o rimuovere i valori mancanti, garantendo l’integrità e la coerenza dei dati.

3. Indicizzazione e allineamento

L’indicizzazione e l’allineamento in Pandas sono fondamentali per organizzare ed etichettare i dati in modo efficiente. Questa funzionalità assicura che i dati siano facilmente accessibili e interpretabili, permettendo di eseguire operazioni complesse con il minimo sforzo. Grazie a strumenti potenti per l’indicizzazione, Pandas facilita l’organizzazione e l’allineamento di grandi dataset, rendendo agevole l’analisi dei dati.

4. Group By e aggregazione

Pandas offre una solida funzionalità di group-by per eseguire operazioni split-apply-combine sui dataset, uno schema comune nell’analisi dei dati in data science. Ciò consente l’aggregazione e la trasformazione dei dati in diversi modi, facilitando l’ottenimento di insight e l’analisi statistica. La funzione GroupBy divide i dati in gruppi in base a criteri specificati, applica una funzione a ciascun gruppo e combina i risultati.

5. Input/Output dei dati

Pandas include un’ampia suite di funzioni per leggere e scrivere dati tra strutture dati in memoria e vari formati di file, inclusi CSV, Excel, JSON, database SQL e altro. Questa funzionalità semplifica il processo di importazione ed esportazione dei dati, rendendo Pandas uno strumento versatile per la gestione dei dati su diverse piattaforme.

6. Supporto per più formati di file

La capacità di gestire diversi formati di file è un vantaggio significativo di Pandas. Supporta formati come JSON, CSV, HDF5 ed Excel, tra gli altri. Questa flessibilità rende più semplice lavorare con dati provenienti da fonti eterogenee, semplificando il processo di analisi.

7. Funzionalità per serie temporali

Pandas è dotato di supporto integrato per dati di serie temporali, offrendo funzionalità come generazione di intervalli di date, conversione di frequenza, statistiche su finestre mobili e time-shifting. Queste funzionalità sono preziose per analisti finanziari e data scientist che lavorano con dati dipendenti dal tempo, consentendo un’analisi completa delle serie temporali.

8. Rimodellamento dei dati

Pandas fornisce strumenti potenti per rimodellare e pivotare i dataset, rendendo più semplice manipolare i dati nel formato desiderato. Questa funzionalità è essenziale per trasformare dati grezzi in una struttura più analizzabile, facilitando migliori insight e decisioni.

9. Prestazioni ottimali

Le prestazioni di Pandas sono ottimizzate per efficienza e velocità, rendendolo adatto alla gestione di grandi dataset. Il suo core è scritto in Python e C, assicurando che le operazioni siano eseguite rapidamente e in modo efficiente. Ciò rende Pandas una scelta ideale per i data scientist che necessitano di strumenti veloci per la manipolazione dei dati.

10. Visualizzazione dei dati

La visualizzazione è un aspetto fondamentale dell’analisi dei dati e Pandas offre funzionalità integrate per la creazione di grafici e l’analisi visiva. Integrandosi con librerie come Matplotlib, Pandas permette di creare visualizzazioni informative che migliorano la comprensione dei risultati dell’analisi.

Casi d’uso di Pandas

1. Pulizia e preparazione dei dati

Pandas è uno strumento potente per attività di pulizia dei dati, come la rimozione di duplicati, la gestione dei valori mancanti e il filtraggio dei dati. Una preparazione efficiente dei dati è fondamentale nei workflow di analisi e machine learning, e Pandas rende questo processo fluido.

2. Analisi esplorativa dei dati (EDA)

Durante l’EDA, i data scientist usano Pandas per esplorare e riassumere i dataset, identificare pattern e generare insight. Questo processo spesso comprende analisi statistiche e visualizzazione, facilitate dall’integrazione di Pandas con librerie come Matplotlib.

3. Data munging e trasformazione

Pandas eccelle nel data munging, ovvero il processo di trasformazione dei dati grezzi in un formato più adatto all’analisi. Questo include il rimodellamento dei dati, la fusione di dataset e la creazione di nuove colonne calcolate, agevolando trasformazioni complesse dei dati.

4. Analisi dei dati finanziari

Pandas è ampiamente utilizzato per l’analisi dei dati finanziari grazie alle sue prestazioni con dati di serie temporali e alla capacità di gestire grandi dataset in modo efficiente. Gli analisti finanziari lo utilizzano per operazioni come il calcolo di medie mobili, l’analisi dei prezzi azionari e la modellazione dei dati finanziari.

5. Machine Learning

Sebbene Pandas non sia una libreria di machine learning, svolge un ruolo cruciale nella preparazione dei dati per gli algoritmi di apprendimento automatico. I data scientist utilizzano Pandas per il pre-processing dei dati prima di inserirli nei modelli di machine learning, assicurando prestazioni ottimali.

Esempi pratici di Pandas

Esempio 1: Creazione di un DataFrame

import pandas as pd

# Creazione di un DataFrame da un dizionario
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Output:

      Name  Age         City
0    Alice   24     New York
1      Bob   27  Los Angeles
2  Charlie   22      Chicago

Esempio 2: Pulizia dei dati

# Gestione dei dati mancanti
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Riempire i valori mancanti con 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Output:

     A    B  C
0  1.0  0.0  4
1  2.0  2.0  0
2  0.0  3.0  6

Esempio 3: Group By e Aggregazione

# Group by 'City' e calcolo della media dell'età
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Output:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas e automazione AI

Nel contesto dell’AI e dell’automazione AI, Pandas svolge un ruolo fondamentale nel pre-processing dei dati e nell’ingegneria delle feature, entrambi passaggi fondamentali nella costruzione di modelli di machine learning. Il pre-processing dei dati comprende la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in un formato adatto alla modellazione, mentre l’ingegneria delle feature comporta la creazione di nuove caratteristiche dai dati esistenti per migliorare le prestazioni del modello.

Chatbot e sistemi AI si affidano spesso a Pandas per gestire input e output dei dati, eseguire operazioni come analisi del sentiment, classificazione delle intenzioni ed estrazione di insight dalle interazioni con gli utenti. Automatizzando le attività legate ai dati, Pandas aiuta a semplificare lo sviluppo e il deployment di sistemi AI, consentendo decisioni data-driven più efficienti ed efficaci.

Ricerca

Di seguito alcuni articoli scientifici rilevanti che discutono Pandas in diversi contesti:

1. PyPanda: a Python Package for Gene Regulatory Network Reconstruction

   • Autori: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Sommario: Questo articolo descrive PyPanda, una versione Python dell’algoritmo PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation), utilizzato per l’inferenza di reti geniche regolatorie. PyPanda offre prestazioni più rapide e funzionalità aggiuntive di analisi di rete rispetto alla versione originale in C++. Il pacchetto è open source e liberamente disponibile su GitHub.
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2. An Empirical Study on How the Developers Discussed about Pandas Topics

   • Autori: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Sommario: Questo studio analizza come gli sviluppatori discutono temi relativi a Pandas nei forum online come Stack Overflow. Identifica la popolarità e le sfide di vari argomenti Pandas, categorizzandoli in gestione degli errori, visualizzazione, supporto esterno, dataframe e ottimizzazione. I risultati mirano ad aiutare sviluppatori, educatori e studenti a comprendere e affrontare le problematiche comuni nell’uso di Pandas.
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3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Autori: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Sommario: Questo articolo presenta pyCube, uno strumento Python per la creazione e l’interrogazione di data cube. Sebbene gli strumenti tradizionali di data cube utilizzino interfacce grafiche, pyCube offre un approccio programmabile sfruttando Python e Pandas, rivolto a data scientist con competenze tecniche. Dimostra miglioramenti significativi delle prestazioni rispetto alle implementazioni tradizionali.
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