Pandas: la libreria Python per l’Analisi dei Dati

Nel mondo dell’analisi dei dati, la capacità di manipolare, analizzare e visualizzare i dati è fondamentale. In questo contesto, Pandas si distingue come una delle librerie più potenti e popolari per il data wrangling e l’analisi dei dati in Python.

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:

pandas python
Filtraggio dei dati

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: 

Ordinamento dati

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: 

Aggregazione dati

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:

Applicazione di funzioni su colonne

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:

Rimuovere le righe con valori mancanti

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:

Integrazione con libreria Matplotlib

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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