Python здобув популярність у сфері обробки даних завдяки своїм потужним бібліотекам, серед яких особливо виділяються Pandas та NumPy. Ці інструменти дозволяють ефективно працювати з великими обсягами даних, виконувати складні обчислення та аналізувати інформацію. У цій статті ми розглянемо основи використання Pandas та NumPy для обробки даних у Python.

NumPy: Основи роботи з масивами

NumPy (Numerical Python) є фундаментальною бібліотекою для роботи з числовими даними у Python. Вона забезпечує підтримку багатовимірних масивів та матриць, а також містить велику кількість математичних функцій для виконання операцій над цими структурами.

Основні можливості NumPy:

Масиви (arrays): NumPy пропонує потужний об'єкт масиву, який є більш ефективним та зручним для роботи з числовими даними порівняно зі стандартними списками Python.
Математичні операції: NumPy підтримує широкий спектр математичних операцій, таких як додавання, віднімання, множення, ділення, обчислення середнього, медіани, стандартного відхилення та багато інших.
Лінійна алгебра: Бібліотека містить функції для виконання операцій лінійної алгебри, таких як матричні множення, обернені матриці та розв'язання систем лінійних рівнянь.
Генерація випадкових чисел: NumPy дозволяє генерувати випадкові числа за різними розподілами, що корисно для статистичних аналізів та моделювання.

Pandas: Робота з табличними даними

Pandas – це бібліотека для маніпулювання та аналізу даних, яка надає високорівневі структури даних та інструменти для роботи з табличними даними. Основні структури даних у Pandas – це Series та DataFrame.

Основні можливості Pandas:

Series: Одновимірний масив, який містить дані та мітки індексів. Використовується для зберігання та маніпулювання одномірними даними.
DataFrame: Двовимірна таблиця з даними, яка нагадує електронну таблицю або базу даних. Кожен стовпчик у DataFrame – це об'єкт Series, що дозволяє ефективно працювати з різними типами даних.
Імпорт даних: Pandas підтримує зчитування даних з різних джерел, таких як CSV, Excel, SQL-бази даних та JSON.
Фільтрація та групування: Бібліотека надає зручні інструменти для фільтрації, сортування та групування даних. Це дозволяє легко виділяти підмножини даних та виконувати складні аналітичні операції.
Обробка відсутніх даних: Pandas має вбудовані методи для виявлення та обробки відсутніх значень у наборах даних, що є важливим аспектом при роботі з реальними даними.

Використання Pandas та NumPy разом

Pandas тісно інтегрується з NumPy, що дозволяє використовувати можливості обох бібліотек для ефективної обробки та аналізу даних. Наприклад, можна використовувати функції NumPy для виконання математичних операцій над даними у DataFrame, а Pandas – для зручного імпорту та маніпулювання цими даними.

Приклади використання

Імпорт даних: Використовуючи Pandas, можна легко імпортувати дані з CSV-файлу у DataFrame, а потім виконувати різноманітні операції над цими даними, такі як фільтрація, групування та обчислення статистик.

Аналіз даних: 

За допомогою Pandas та NumPy можна проводити детальний аналіз даних, включаючи обчислення середніх значень, медіан, стандартних відхилень та створення різноманітних візуалізацій.