Python for Data Analysis

1. تسلط بر ساختارها و توابع داده‌ای داخلی پایتون

پایتون به دلیل سهولت استفاده در پردازش رشته‌ها و متن، به مدت طولانی به عنوان یک زبان محبوب برای دستکاری داده‌های خام شناخته شده است.

بلوک‌های سازنده‌ی بنیادی. ساختارهای داده‌ای داخلی پایتون مانند لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها، پایه و اساس تحلیل داده‌ها را تشکیل می‌دهند. لیست‌ها و تاپل‌ها توالی‌های مرتب را ذخیره می‌کنند، در حالی که دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها امکان جستجوی سریع و ذخیره‌سازی مقادیر منحصر به فرد را فراهم می‌کنند. این ساختارها از عملیات‌های مختلفی پشتیبانی می‌کنند:

• عملیات لیست: اضافه کردن، گسترش، درج، حذف
• متدهای دیکشنری: keys()، values()، items()
• عملیات مجموعه: اتحاد، اشتراک، تفاوت

توابع داخلی پایتون، مانند len()، range()، zip() و enumerate()، ابزارهای قدرتمندی برای دستکاری داده‌ها ارائه می‌دهند. درک لیست‌ها راهی مختصر برای ایجاد لیست‌های جدید بر اساس لیست‌های موجود است که معمولاً جایگزین حلقه‌های سنتی می‌شود.

2. استفاده از NumPy برای محاسبات عددی کارآمد

NumPy به طور داخلی داده‌ها را در یک بلوک پیوسته از حافظه ذخیره می‌کند که مستقل از سایر اشیاء داخلی پایتون است.

آرایه‌های با عملکرد بالا. ndarray در NumPy سنگ بنای محاسبات عددی در پایتون است و امکانات زیر را ارائه می‌دهد:

• ذخیره‌سازی و عملیات کارآمد بر روی آرایه‌های بزرگ
• قابلیت پخش برای کار با آرایه‌های با اشکال مختلف
• عملیات وکتوری که نیاز به حلقه‌های صریح را از بین می‌برد

توابع جهانی NumPy (ufuncs) عملیات سریع عنصر به عنصر بر روی آرایه‌ها را فراهم می‌کنند، مانند np.sqrt()، np.exp() و np.maximum(). این توابع می‌توانند بر روی کل آرایه‌ها به طور همزمان عمل کنند و عملکرد را به طور قابل توجهی نسبت به پیاده‌سازی‌های خالص پایتون بهبود بخشند.

عملیات جبر خطی، تولید اعداد تصادفی و تبدیل فوریه نیز در NumPy موجود است که آن را به ابزاری ضروری برای محاسبات علمی و تحلیل داده‌ها تبدیل می‌کند.

3. استفاده از pandas برای دستکاری و تحلیل داده‌ها

pandas ابزاری اصلی در طول بخش‌های زیادی از کتاب خواهد بود.

ساختارهای داده برای تحلیل. pandas دو ساختار داده اصلی را معرفی می‌کند:

• Series: آرایه‌ی یک‌بعدی با برچسب
• DataFrame: ساختار داده‌ی دو‌بعدی با برچسب که شامل ستون‌هایی با انواع مختلف است

این ساختارها قابلیت‌های قدرتمندی برای ایندکس‌گذاری و هم‌راستایی داده‌ها ارائه می‌دهند. ویژگی‌های کلیدی شامل:

• مدیریت داده‌های گمشده
• ادغام و پیوستن به مجموعه‌های داده
• تغییر شکل و چرخش داده‌ها
• قابلیت‌های سری زمانی

pandas در بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف (CSV، Excel، پایگاه‌های داده) برتری دارد و ابزارهایی برای پاک‌سازی، تبدیل و تحلیل داده‌ها فراهم می‌کند. ادغام آن با NumPy امکان انتقال بی‌دردسر بین دستکاری داده‌ها و محاسبات عددی را فراهم می‌آورد.

4. ایجاد تجسم‌های بصری با matplotlib و seaborn

matplotlib یک بسته‌ی ترسیم دسکتاپ است که برای ایجاد نمودارها و شکل‌هایی مناسب برای انتشار طراحی شده است.

کاوش بصری داده‌ها. Matplotlib یک رابط ترسیم مشابه MATLAB در پایتون ارائه می‌دهد و امکانات زیر را فراهم می‌کند:

• نمودارهای خطی، نمودارهای پراکنده، نمودارهای میله‌ای، هیستوگرام‌ها و بیشتر
• عناصر قابل تنظیم نمودار (رنگ‌ها، برچسب‌ها، افسانه‌ها و غیره)
• پشتیبانی از انواع مختلف نمودارها در یک شکل

Seaborn، که بر پایه‌ی matplotlib ساخته شده است، امکانات زیر را ارائه می‌دهد:

• تجسم داده‌های آماری
• تم‌های داخلی برای نمودارهای جذاب
• رابط کاربری سطح بالا برای انواع نمودارهای رایج

این کتابخانه‌ها به طور مشترک امکان ایجاد تجسم‌های با کیفیت انتشار برای کاوش و ارائه داده‌ها را فراهم می‌کنند. ادغام با pandas امکان ترسیم آسان اشیاء DataFrame و Series را فراهم می‌آورد.

5. مدیریت مؤثر داده‌های سری زمانی

داده‌های سری زمانی یک شکل مهم از داده‌های ساختاریافته در زمینه‌های مختلفی مانند مالی، اقتصادی، بوم‌شناسی، علوم اعصاب و فیزیک هستند.

تحلیل داده‌های زمانی. pandas ابزارهای قدرتمندی برای کار با داده‌های مبتنی بر زمان ارائه می‌دهد:

• DatetimeIndex و PeriodIndex برای ایندکس‌گذاری مبتنی بر زمان
• نمونه‌برداری و تبدیل فرکانس
• محاسبات پنجره‌ای متحرک
• مدیریت منطقه زمانی

این ویژگی‌ها امکان تحلیل کارآمد داده‌های سری زمانی را فراهم می‌کنند، از جمله:

• تولید دامنه‌های تاریخی
• جابجایی داده‌ها
• عملیات تأخیری و پیشرو
• تحلیل مبتنی بر دوره

توانایی مدیریت فرکانس‌های زمانی مختلف (روزانه، ماهانه، سه‌ماهه) و انجام محاسبات مبتنی بر تقویم، pandas را به ابزاری بسیار مفید برای تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی تبدیل می‌کند.

6. انجام تجمیع داده و عملیات گروهی

دسته‌بندی یک مجموعه داده و اعمال یک تابع به هر گروه، چه تجمیع و چه تبدیل، می‌تواند جزء حیاتی از یک جریان کار تحلیل داده باشد.

تحلیل مبتنی بر گروه. قابلیت groupby در pandas امکان تجمیع و تبدیل داده‌های قدرتمند را فراهم می‌کند:

• تقسیم داده‌ها به گروه‌ها بر اساس یک یا چند کلید
• اعمال توابع به هر گروه
• ترکیب نتایج به یک ساختار داده جدید

عملیات رایج شامل:

• تجمیع‌ها: جمع، میانگین، شمارش و غیره
• تبدیل‌ها: استانداردسازی، رتبه‌بندی و غیره
• توابع سفارشی که به گروه‌ها اعمال می‌شوند

این قابلیت به ویژه برای خلاصه‌سازی مجموعه‌های داده بزرگ، محاسبه آمار سطح گروه و انجام تبدیل‌های پیچیده داده بر اساس متغیرهای دسته‌ای مفید است.

7. ادغام pandas با کتابخانه‌های مدل‌سازی

pandas به طور کلی به کار با آرایه‌های تاریخ‌دار متمایل است، چه به عنوان یک ایندکس محور و چه به عنوان یک ستون در DataFrame.

آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی. pandas انتقال بین دستکاری داده و مدل‌سازی آماری را تسهیل می‌کند:

• تبدیل آسان بین اشیاء pandas و آرایه‌های NumPy
• پشتیبانی از داده‌های دسته‌ای و ایجاد متغیرهای کاذب
• ادغام با Patsy برای مشخص کردن فرمول مدل

این ویژگی‌ها امکان ادغام بی‌دردسر با کتابخانه‌های مدل‌سازی مانند statsmodels و scikit-learn را فراهم می‌آورد. ساختارهای داده‌ای pandas به راحتی می‌توانند به فرمت مورد نیاز این کتابخانه‌ها تبدیل شوند و فرآیند مدل‌سازی را تسهیل کنند.

8. کاوش مدل‌سازی آماری با statsmodels

statsmodels یک کتابخانه پایتون برای برازش انواع مختلف مدل‌های آماری، انجام آزمون‌های آماری و کاوش و تجسم داده‌ها است.

ابزارهای تحلیل آماری. Statsmodels مجموعه وسیعی از مدل‌های آماری و آزمون‌ها را ارائه می‌دهد:

• مدل‌های رگرسیون خطی
• تحلیل سری زمانی
• مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
• آزمون‌های فرضیه

این کتابخانه هم API مبتنی بر فرمول (مشابه R) و هم API مبتنی بر آرایه را ارائه می‌دهد که امکان مشخص کردن مدل به صورت انعطاف‌پذیر را فراهم می‌کند. همچنین ابزارهای جامع تشخیص مدل و تفسیر نتایج را ارائه می‌دهد.

9. پیاده‌سازی یادگیری ماشین با scikit-learn

scikit-learn یکی از پرکاربردترین و مورد اعتمادترین ابزارهای یادگیری ماشین عمومی پایتون است.

جریان‌های کار یادگیری ماشین. Scikit-learn یک API یکپارچه برای وظایف مختلف یادگیری ماشین ارائه می‌دهد:

• یادگیری تحت نظارت: طبقه‌بندی، رگرسیون
• یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی، کاهش ابعاد
• انتخاب و ارزیابی مدل
• پیش‌پردازش داده و مهندسی ویژگی

ویژگی‌های کلیدی شامل:

• API یکسان fit/predict در مدل‌ها
• ابزارهای اعتبارسنجی متقابل
• ایجاد پایپ‌لاین برای جریان‌های کار انتها به انتها
• مستندات و مثال‌های گسترده

ادغام این کتابخانه با pandas و NumPy امکان گنجاندن بی‌دردسر تکنیک‌های یادگیری ماشین در جریان‌های کار تحلیل داده را فراهم می‌آورد.

آخرین به‌روزرسانی:: September 29, 2024