Если вы серьезно работаете с данными, то вы наверняка что то слышали о анализе данных на Python (Пайтон) и библиотеке Pandas (Пандас). Для справедливости нужно сказать, что анализ данных на сегодняшний день ведется не только на Python. Используются и другие языки программирования, но в данном канале мы изучаем только Python.
В чем огромное преимущество проведения анализа и обработки данных на языке Python по сравнению с Excel? Вы не ограничены стандартными формулами, графиками и функционалом Excel. Для Python создано огромное количество аналитических библиотек - это специализированные инструменты для работы с данными, которые дают вам возможность использовать различные: математические, статистические, визуальные инструменты, для работы с данными. Их количество огромно и каждый день они расширяются. Вы сможете легко применять сложную логику, системы отбора и фильтрации данных. Там где экселевская формула будет занимать половину экрана, вы сможете использовать строчку кода сторонней библиотеки, либо кратко и лаконично запрограммировать логику в функции.
Pandas легко и быстро может обрабатывать большие объемы данных на компьютерах средней производительности. Там где Excel повиснет, Pandas все сделает за несколько секунд. Основные модули Pandas написаны на языке программирования C, что дает очень большую скорость обработки больших объемов данных.
Легкость восприятия данных сравнима с Excel. Вы видите те же самые таблицы и их заголовки.
С помощью встроенных инструментов Pandas вы быстро и легко сможете получить описательную статистику по каждой строке или столбцу таблицы или по всей таблице.
Есть один минус для новых пользователей, но к нему быстро привыкаешь. Названия столбцов необходимо писать в латинской транскрипции. Хотя сейчас Pandas допускает названия столбцов написанные кириллицей, но для проведения операций со столбцами при кириллическом написании иногда возникают ошибки, Python кириллицу не понимает. Для текстовых данных внутри таблицы написанных кириллицей, никаких ограничений нет.
Ну и самое главное преимущество для тех кто любит работать головой и не любит рутинный ручной труд. Если вы регулярно производите обработку данных в Excel по одному и тому же правилу - регламенту, делаете одни и те же операции. Каждый раз выгружаете данные в эксель и обрабатываете их, то здесь вам нужно будет просто один раз написать скрипт, а потом просто нажимать кнопку, получая через несколько секунд готовый результат. Это может сэкономить вам дни, недели или месяцы рабочего времени.
Разве это не здорово?
Что такое Pandas.
Pandas это инструмент для анализа и обработки данных. Библиотека Pandas написана на языке программирования Python. Библиотека является полностью бесплатной и принадлежит к группе Open source решений. Для ее использования вам не нужно приобретать лицензии или покупать специализированное программное обеспечение. Все необходимое можно скачать и установить из интернета. Чтобы работать с этой библиотекой хватит базовых знаний синтаксиса языка Python. Обработка данных производится через написание команд на языке Python.
В следующих статьях я расскажу как скачать, установить и начать работать с Pandas.
Библиотека Pandas была разработана в 2008 году Уэсом Маккини и с тех пор активно поддерживается и развивается. Уэс Маккини автор многих книг по анализу данных с использованием Pandas. На сегодняшний день библиотека Pandas это одна из стандартных средств работы с данными, если вы работаете с ними серьезно и не очень.
Pandas работает с большинством современных форматов и систем хранения данных, откуда он может получать и куда будет передавать данные. Это и файлы Excel и CSV, таблицы Google Sheet, Локальные и облачные базы данных. Вы можете получать и отдавать данные по API используя форматы JSON и XML.
Производить различные манипуляции с данными. Очищать данные, изменять формат, группировать, разделять, слить несколько таблиц в одну.
Вы можете запрограммировать сложную логику обработки данных, применять сторонние библиотеки для анализа и прогнозирования, использовать нейросетевые функции для глубокого анализа данных и много что еще. Возможностей Pandas хватит с избытком на все ваши задачи и потребности, а возможности других библиотек для работы с данными поднимут ваши возможности на недосягаемую высоту.
Важной особенностью при анализе данных, является возможность их визуализации. Для вас будет доступен огромный инструментарий построения красивых и интерактивных графиков и диаграмм. Вы можете использовать как внутренние средства визуализации Pandas, так и сторонние библиотеки для построения аналитических графиков и дэшбордов.
Библиотеки визуализации данных активно развиваются и практически все они работают с Pandas. Огромное количество графиков и диаграмм предоставляют большой простор для вашей фантазии. Гибкие инструменты настройки, позволят показать данные именно так, как вы хотите. Вы будете представлять данные сильно отличаясь от коллег, показывающих приевшиеся стандартные графики Excel.
Я ни в коем случае не говорю о том, что нужно отказываться от Excel. Я сам постоянно использую его в работе. Но я значительно расширил свои возможности используя Pandas. Владение двумя инструментами работы с данными, даст вам возможность использовать различное “оружие” в зависимости от вашей цели, каждый раз выбирая самое оптимальное для ее достижения.
Итак надеюсь я зародил у вас желание посмотреть и попробовать поработать с библиотекой Pandas?
На этом канале я буду давать уроки для начинающих по освоению этой библиотеки и прочих библиотек для работы с данными. Основной упор будет на прикладную применимость анализа данных в бизнесе и принятия решений на основе данных. Здесь не будет сложных моделей для датасатанистов и профессиональных аналитиков данных. Наша цель приучить бизнес к работе с данными для того, чтобы учится принимать решения на их основе.
Подписывайтесь на канал. Несложный взгляд на аналитику и бизнес изнутри.