کتاب آموزش داده برند پانداس تکنیک های داده ساختار یافته

📚 آموزش جامع و کاربردی کار با داده: راهنمای مصور کتابخانه Pandas 🚀

آیا به دنبال تسلط بر دنیای داده‌ها هستید؟ 🤔 آیا می‌خواهید داده‌های خام را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کنید؟ این مقاله دقیقاً برای شما نوشته شده است! 💪

ما در این راهنما، به سراغ یکی از قدرتمندترین ابزارهای کار با داده در پایتون، یعنی کتابخانه Pandas می‌رویم. این آموزش، نه یک مرور سطحی، بلکه یک غواصی عمیق در تکنیک‌ها و روش‌های ساختاربندی داده‌هاست.

📊 چرا کار با داده‌های ساختاریافته مهم است؟

در دنیای امروز، داده‌ها پادشاهی می‌کنند! 👑 اما داده‌های خام و نامنظم، مثل یک معدن طلا هستند که نیاز به استخراج و پالایش دارند. داده‌های ساختاریافته، اطلاعاتی هستند که به شکلی منظم و قابل فهم سازماندهی شده‌اند. با استفاده از این نوع داده‌ها، می‌توانید:

تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید. ✅
روندها و الگوها را شناسایی کنید. 🔍
پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهید. 🔮

🐼 Pandas: کلید طلایی کار با داده

کتابخانه Pandas، ابزاری فوق‌العاده برای کار با داده‌های ساختاریافته در پایتون است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا:

داده‌ها را به راحتی بخوانید و بنویسید. ✍️
داده‌ها را پاکسازی و آماده‌سازی کنید. 🧹
داده‌ها را تحلیل و بررسی کنید. 🧐
داده‌ها را تجسم کنید. 📈

🛠️ تکنیک‌های کاربردی Pandas برای ساختاربندی داده‌ها

در این بخش، به سراغ تکنیک‌های عملی و کاربردی در Pandas می‌رویم که به شما کمک می‌کنند داده‌های خود را به بهترین شکل ممکن ساختاربندی کنید:

1. خواندن و نوشتن داده‌ها 💾

Pandas از فرمت‌های مختلف داده مانند CSV، Excel، SQL و JSON پشتیبانی می‌کند. با استفاده از توابع `read_csv()`، `read_excel()`، `read_sql()` و `read_json()` می‌توانید به راحتی داده‌ها را وارد محیط پایتون کنید. همچنین، با توابع `to_csv()`، `to_excel()`، `to_sql()` و `to_json()` می‌توانید داده‌های خود را در فرمت‌های مختلف ذخیره کنید.

2. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها 🧼

داده‌ها معمولاً کثیف و نامرتب هستند! مقادیر گمشده، داده‌های تکراری و فرمت‌های نامناسب، تنها بخشی از مشکلاتی هستند که ممکن است با آن‌ها روبرو شوید. Pandas ابزارهای قدرتمندی برای حل این مشکلات در اختیار شما قرار می‌دهد:

حذف مقادیر گمشده: با استفاده از توابع `dropna()` و `fillna()` می‌توانید مقادیر گمشده را حذف یا جایگزین کنید.
حذف داده‌های تکراری: با استفاده از تابع `drop_duplicates()` می‌توانید ردیف‌های تکراری را حذف کنید.
تغییر فرمت داده‌ها: با استفاده از تابع `astype()` می‌توانید نوع داده‌ها را تغییر دهید.
مرتب سازی داده ها: مرتب سازی داده ها با استفاده از `sort_values()` بر اساس ستون های مختلف.

3. تحلیل و بررسی داده‌ها 🔍

پس از پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها، نوبت به تحلیل و بررسی آن‌ها می‌رسد. Pandas ابزارهای متعددی برای این کار در اختیار شما قرار می‌دهد:

محاسبه آمار توصیفی: با استفاده از تابع `describe()` می‌توانید آمار توصیفی مانند میانگین، انحراف معیار، حداقل و حداکثر را برای هر ستون محاسبه کنید.
گروه‌بندی داده‌ها: با استفاده از تابع `groupby()` می‌توانید داده‌ها را بر اساس یک یا چند ستون گروه‌بندی کنید و عملیات مختلفی مانند محاسبه میانگین، مجموع و تعداد را بر روی هر گروه انجام دهید.
فیلتر کردن داده‌ها: با استفاده از عملگرهای منطقی می‌توانید داده‌ها را بر اساس شرایط خاص فیلتر کنید.

پرسش و پاسخ‌های متداول (FAQ)

1. چطور می‌توانم یک فایل CSV را با استفاده از Pandas بخوانم؟
به راحتی با استفاده از تابع `read_csv()` این کار را انجام دهید:

“`python
import pandas as pd
data = pd.read_csv(‘your_file.csv’)
print(data.head())

نمایش چند ردیف اول داده

“`
2. چگونه می‌توانم داده‌های تکراری را از یک DataFrame حذف کنم؟
با استفاده از تابع `drop_duplicates()` می‌توانید ردیف‌های تکراری را حذف کنید.
3. چطور می‌توانم مقادیر NaN (مقادیر گمشده) را در یک DataFrame جایگزین کنم؟
از تابع `fillna()` برای جایگزینی مقادیر NaN استفاده کنید.

4. چطور می‌توانم نوع داده‌های یک ستون را تغییر دهم؟
با استفاده از تابع `astype()` می‌توانید نوع داده‌ها را تغییر دهید.
5. چگونه می‌توانم آمار توصیفی داده‌ها را محاسبه کنم؟
از تابع `describe()` برای محاسبه آمار توصیفی استفاده کنید.
6. چطور می‌توانم داده‌ها را بر اساس یک ستون خاص مرتب کنم؟
از تابع `sort_values()` برای مرتب سازی داده‌ها استفاده کنید.
7. چطور می‌توانم داده‌ها را بر اساس یک شرط خاص فیلتر کنم؟
با استفاده از عملگرهای منطقی می‌توانید داده‌ها را بر اساس شرایط خاص فیلتر کنید.
8. چگونه می‌توانم نام ستون‌ها را در یک DataFrame تغییر دهم؟
می‌توانید از ویژگی `columns` برای تغییر نام ستون‌ها استفاده کنید.
9. چطور می‌توانم یک ستون جدید به DataFrame اضافه کنم؟
می‌توانید یک ستون جدید را با انتساب یک لیست یا Series به نام ستون جدید اضافه کنید.
10. چگونه می‌توانم داده‌ها را در یک فایل Excel ذخیره کنم؟
از تابع `to_excel()` برای ذخیره داده‌ها در یک فایل Excel استفاده کنید.
11. چطور می‌توانم چند DataFrame را با هم ادغام کنم؟
با استفاده از توابع `concat()` و `merge()` می‌توانید چند DataFrame را با هم ادغام کنید.
12. چگونه می‌توانم داده‌ها را بر اساس چند ستون گروه‌بندی کنم؟
از تابع `groupby()` با چند ستون برای گروه‌بندی داده‌ها استفاده کنید.
13. چطور می‌توانم یک تابع سفارشی را بر روی ستون‌های DataFrame اعمال کنم؟
از تابع `apply()` برای اعمال یک تابع سفارشی بر روی ستون‌ها استفاده کنید.
14. چگونه می‌توانم داده‌ها را از یک پایگاه داده SQL بخوانم؟
از تابع `read_sql()` برای خواندن داده‌ها از یک پایگاه داده SQL استفاده کنید.
15. چطور می‌توانم تعداد مقادیر منحصربه‌فرد در یک ستون را پیدا کنم؟
از تابع `nunique()` برای پیدا کردن تعداد مقادیر منحصربه‌فرد استفاده کنید.

—

درباره محمد اسفندیاری

محمد اسفندیاری، دانش‌آموخته مهندسی مکانیک و متخصص در زمینه داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها در صنعت خودرو است. ایشان با بیش از پنج سال تجربه در این حوزه، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بهترین استفاده را ببرند. تجربه تدریس ایشان در زمینه برق خودرو و واحدهای کنترل الکترونیکی، نشان از تسلط عمیق بر جنبه‌های فنی و کاربردی داده‌ها دارد.