مقدمة عن مكتبة Pandas
ما هي Pandas؟
Pandas هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة البرمجة Python، وتُستخدم بشكل رئيسي لتحليل البيانات ومعالجتها. اسم “Pandas” مشتق من “Panel Data” و"Python Data Analysis"، وهي تُعتبر واحدة من أكثر المكتبات شيوعًا واستخدامًا في علم البيانات وتحليل البيانات في Python.
لماذا نستخدم Pandas؟
تمثل Pandas واحدة من الأدوات الأساسية التي يستخدمها محللو البيانات وعلماء البيانات بفضل العديد من الميزات التي توفرها:
- سهولة الاستخدام: تتيح Pandas العمل مع البيانات بطريقة مشابهة لجداول البيانات (مثل Excel)، مما يجعلها مألوفة وسهلة الاستخدام للكثيرين.
- المرونة: يمكنها التعامل مع البيانات من أنواع متعددة، سواء كانت من ملفات CSV، Excel، SQL، JSON، وغيرها.
- قوة الأداء: توفر Pandas أدوات قوية لمعالجة البيانات بكفاءة عالية، مثل الفلترة، التصفية، التجميع، التحليل الإحصائي، وغيرها.
- مجتمع كبير ودعم جيد: بفضل شعبيتها، يوجد مجتمع كبير يدعم Pandas، مما يعني توفر الكثير من الوثائق والمراجع والدروس.
الميزات الرئيسية لـ Pandas:
- DataFrame و Series: هياكل البيانات الأساسية في Pandas. DataFrame هو جدول ثنائي الأبعاد، بينما Series هو عمود بيانات واحد.
- الاندماج والتصفية: يمكنك بسهولة دمج مجموعات البيانات، تصفية البيانات، وإجراء عمليات التصفية والاستعلام.
- التحليل الإحصائي: توفر Pandas وظائف مدمجة لإجراء التحليل الإحصائي، مثل المتوسط، الانحراف المعياري، وغيرها.
- التعامل مع البيانات المفقودة: توفر Pandas طرقًا للتعامل مع البيانات المفقودة وملئها أو حذفها حسب الحاجة.
- الرسوم البيانية: يمكن تكامل Pandas مع مكتبات رسومية مثل Matplotlib لتوفير رسوم بيانية مرئية مباشرة.
تاريخ Pandas:
تم تطوير Pandas في الأصل بواسطة Wes McKinney عام 2008 في محاولة منه لتوفير أداة تحليل بيانات سهلة الاستخدام ومرنة لمجتمع Python. منذ ذلك الحين، نمت Pandas بشكل كبير وأصبحت واحدة من الأدوات الرئيسية في تحليل البيانات وعلم البيانات.
استخدامات Pandas:
- تحليل البيانات المالية: تُستخدم Pandas بشكل شائع لتحليل البيانات المالية وإعداد التقارير المالية.
- التحليل الإحصائي: يمكن استخدامها لإجراء التحليل الإحصائي على مجموعات البيانات.
- التعلم الآلي: تُستخدم Pandas لتحضير ومعالجة البيانات قبل تطبيق نماذج التعلم الآلي.
- التصورات البيانية: تتيح لك Pandas إعداد البيانات لتصورات بيانية باستخدام مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn.
مثال على استخدام Pandas:
تخيل أنك لديك مجموعة بيانات تحتوي على معلومات عن مبيعات متجر، وتريد معرفة مبيعات كل شهر، تحديد أشهر معينة للعرض، أو حساب المتوسط اليومي للمبيعات. Pandas تجعل هذه العمليات سهلة جدًا بفضل وظائفها المرنة والبسيطة.
