Cos'è Pandas?
Pandas è una libreria open-source Python che fornisce strutture dati e strumenti per la manipolazione e l’analisi dei dati. È costruita su NumPy, un’altra libreria Python per la computazione scientifica, rendendo pandas estremamente efficiente e potente per lavorare con grandi dataset.
Strutture Dati Principali
Le due strutture dati principali di pandas sono: le Serie e i DataFrame.
Una Serie è un array unidimensionale che può contenere dati di qualsiasi tipo.
Un DataFrame è una struttura dati tabellare simile a un foglio di calcolo, composta da righe e colonne, dove ogni colonna può avere un tipo di dato diverso.
Operazioni di Manipolazione dei Dati
1. Filtraggio dei Dati basato su più condizioni
È possibile filtrare i dati utilizzando più condizioni contemporaneamente. Ad esempio, per selezionare solo le righe dove l’età è maggiore di 30 e il genere è maschile:
2. Ordinamento dei Dati
È possibile ordinare i dati in base a una o più colonne. Ad esempio, per ordinare il DataFrame in base all’età in ordine decrescente:
3. Aggregazione dei Dati
È possibile aggregare i dati utilizzando funzioni come somma, media, conteggio, ecc. Ad esempio, per calcolare la media delle età nel DataFrame:
4. Applicazione di Funzioni su Colonne
È possibile applicare funzioni personalizzate a una colonna o a un DataFrame. Ad esempio, per raddoppiare tutte le età nel DataFrame:
Gestione dei Dati Mancanti
La gestione dei dati mancanti è una parte critica dell’analisi dei dati. Pandas fornisce metodi per individuare, rimuovere o sostituire i valori mancanti in modo efficiente, garantendo che le analisi siano accurate e complete.
Ad esempio, per rimuovere le righe con valori mancanti da un DataFrame, si può utilizzare il seguente codice:
Integrazione con Altre Librerie
Pandas si integra perfettamente con altre librerie Python ampiamente utilizzate per l’analisi dei dati, come Matplotlib per la visualizzazione dei dati e scikit-learn per l’apprendimento automatico.
Ad esempio, per tracciare un grafico a dispersione dei dati in un DataFrame utilizzando Matplotlib, si può utilizzare il seguente codice:
Conclusioni
In sintesi, pandas è uno strumento indispensabile per chiunque lavori con dati in Python. La sua flessibilità, potenza e facilità d’uso lo rendono la scelta preferita per l’analisi dei dati in molte industrie e settori. Con pandas, è possibile esplorare e analizzare dati in modo efficiente, ottenendo insights preziosi per prendere decisioni informate e guidare il successo aziendale.
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Visualitics Team
Questo articolo è stato scritto e redatto da uno dei nostri consulenti.
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