7 Passaggi per padroneggiare la manipolazione dei dati con Pandas e Python
7 Passi per padroneggiare la manipolazione dei dati con Pandas e Python
Sei un aspirante analista di dati? In tal caso, imparare il data wrangling con pandas, una potente libreria per l’analisi dei dati, è una competenza essenziale da aggiungere al tuo kit di strumenti.
Quasi tutti i corsi di scienza dei dati e i bootcamp includono pandas nel loro curriculum. Anche se pandas è facile da imparare, il suo utilizzo idiomatico e l’apprendimento delle funzioni comuni e delle chiamate ai metodi richiede pratica.
Questa guida divide l’apprendimento di pandas in 7 semplici passi, partendo da ciò che probabilmente già conosci e esplorando gradualmente le potenti funzionalità di pandas. Dai prerequisiti, attraverso vari compiti di data wrangling, fino alla creazione di un dashboard, ecco un percorso di apprendimento completo.
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Passo 1: Fondamenti di Python e SQL
Se stai cercando di entrare nel mondo dell’analisi dei dati o della scienza dei dati, devi prima acquisire alcune competenze di programmazione di base. Consigliamo di iniziare con Python o R, ma ci concentreremo su Python in questa guida.
Imparare Python e Web Scraping
Per rinfrescare le tue competenze di Python puoi utilizzare una delle seguenti risorse:
Python è facile da imparare e inizia subito a creare. Puoi concentrarti sugli argomenti seguenti:
- Fondamenti di Python: Familiarizza con la sintassi di Python, i tipi di dati, le strutture di controllo, le strutture dati integrate e i concetti di programmazione orientata agli oggetti (OOP) di base.
- Fondamenti dello scraping web: Impara i concetti di base dello scraping web, inclusa la struttura HTML, le richieste HTTP e l’analisi del contenuto HTML. Familiarizza con librerie come BeautifulSoup e requests per compiti di scraping web.
- Connessione ai database: Impara come connettere Python a un sistema di database usando librerie come SQLAlchemy o psycopg2. Capisci come eseguire query SQL da Python e recuperare dati dai database.
Anche se non è obbligatorio, l’utilizzo di Jupyter Notebooks per esercizi di Python e web scraping può fornire un ambiente interattivo per l’apprendimento ed l’esperimento.
Imparare SQL
SQL è uno strumento essenziale per l’analisi dei dati; Ma come ti aiuterà l’apprendimento di SQL ad imparare pandas?
Bene, una volta che conosci la logica dietro la scrittura di query SQL, è molto facile trasporre quei concetti per eseguire operazioni analoghe su un dataframe di pandas.
Impara le basi di SQL (Structured Query Language), inclusa la creazione, la modifica e l’interrogazione di basi di dati relazionali. Capisci i comandi SQL come SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE e JOIN.
Per imparare e rinfrescare le tue competenze di SQL, puoi utilizzare le seguenti risorse:
Padroneggiando le competenze descritte in questo passo, avrai una solida base nella programmazione Python, nell’interrogazione SQL e nello scraping web. Queste competenze sono i mattoni fondamentali per tecniche di data science e analisi più avanzate.
Passo 2: Caricamento dei dati da varie fonti
Prima di tutto, crea il tuo ambiente di lavoro. Installa pandas (e le sue dipendenze come NumPy). Segui le migliori pratiche come l’uso di ambienti virtuali per gestire le installazioni a livello di progetto.
Come accennato, pandas è una potente libreria per l’analisi dei dati in Python. Prima di iniziare a lavorare con pandas, però, dovresti familiarizzare con le basi delle strutture dati: il pandas DataFrame e la serie.
Per analizzare i dati, dovresti prima caricarli dalla loro fonte in un dataframe pandas. Imparare a importare dati da varie fonti come file CSV, fogli di Excel, database relazionali e altro è importante. Ecco una panoramica:
- Lettura dei dati da file CSV: Scopri come utilizzare la funzione
pd.read_csv()per leggere i dati da file CSV (valori separati da virgole) e caricarli in un DataFrame. Comprendi i parametri che puoi utilizzare per personalizzare il processo di importazione, come specificare il percorso del file, il delimitatore, la codifica e altro ancora. - Importazione dei dati da file Excel: Esplora la funzione
pd.read_excel(), che ti consente di importare dati da file Microsoft Excel (.xlsx) e memorizzarli in un DataFrame. Capisci come gestire fogli multipli e personalizzare il processo di importazione. - Caricamento dei dati da file JSON: Impara ad utilizzare la funzione
pd.read_json()per importare dati da file JSON (JavaScript Object Notation) e creare un DataFrame. Capisci come gestire diversi formati JSON e dati nidificati. - Lettura dei dati da file Parquet: Comprendi la funzione
pd.read_parquet(), che ti consente di importare dati da file Parquet, un formato di archivio dei dati con colonna. Scopri come i file Parquet offrono vantaggi per l’elaborazione e l’analisi dei big data. - Importazione dei dati da tabelle di database relazionali: Scopri la funzione
pd.read_sql(), che ti consente di interrogare dati da database relazionali e caricarli in un DataFrame. Capisci come stabilire una connessione a un database, eseguire query SQL e recuperare i dati direttamente in pandas.
Ora abbiamo imparato come caricare il dataset in un dataframe pandas. Cosa faremo ora?
Passaggio 3: Selezione di righe e colonne, Filtraggio dei DataFrames
Successivamente, dovresti imparare come selezionare righe e colonne specifiche da un DataFrame pandas, oltre a come filtrare i dati in base a criteri specifici. Imparare queste tecniche è essenziale per la manipolazione dei dati e l’estrazione di informazioni rilevanti dai dataset.
Indicizzazione e Taglio dei DataFrames
Capisci come selezionare righe e colonne specifiche in base a etichette o posizioni intere. Dovresti imparare a tagliare e indicizzare i DataFrames utilizzando metodi come .loc[], .iloc[] e indicizzazione booleana.
.loc[]: Questo metodo viene utilizzato per l’indicizzazione basata su etichetta, che consente di selezionare righe e colonne in base alle loro etichette..iloc[]: Questo metodo viene utilizzato per l’indicizzazione basata su posizione intera, che consente di selezionare righe e colonne in base alle loro posizioni intere.- Indicizzazione booleana: Questa tecnica coinvolge l’uso di espressioni booleane per filtrare i dati in base a specifiche condizioni.
Selezionare colonne per nome è un’operazione comune. Quindi impara come accedere e recuperare colonne specifiche utilizzando i loro nomi di colonna. Pratica la selezione di una singola colonna e la selezione di più colonne contemporaneamente.
Filtraggio dei DataFrames
Dovresti essere familiare con quanto segue quando si filtra un dataframe:
- Filtraggio con condizioni: Capisci come filtrare i dati in base a condizioni specifiche utilizzando espressioni booleane. Impara a utilizzare gli operatori di confronto (>, <, ==, ecc.) per creare filtri che estraggono righe che soddisfano determinati criteri.
- Combinazione dei filtri: Impara come combinare più filtri utilizzando operatori logici come ‘&’ (e), ‘|’ (o) e ‘~’ (non). Ciò ti permetterà di creare condizioni di filtraggio più complesse.
- Utilizzo di isin(): Impara a utilizzare il metodo
isin()per filtrare i dati in base al fatto che i valori siano presenti in una lista specificata. Questo è utile per estrarre righe in cui i valori di una determinata colonna corrispondono a uno degli elementi forniti.
Lavorando sui concetti delineati in questo passaggio, acquisirai la capacità di selezionare e filtrare efficientemente i dati dai dataframe di pandas, consentendoti di estrarre le informazioni più rilevanti.
Una rapida nota sulle risorse
Per i passaggi da 3 a 6, puoi imparare e praticare utilizzando le seguenti risorse:
- 10 minuti per i pandas – guida dell’utente dei pandas
- Pandas e Python per l’analisi dati ad esempio – freeCodeCamp
- Introduzione ai pandas – Kaggle Learn
Passo 4: Esplorazione e pulizia del dataset
Fino ad ora, hai imparato come caricare i dati nei dataframe di pandas, selezionare colonne e filtrare i dataframe. In questo passo, imparerai come esplorare e pulire il tuo dataset utilizzando pandas.
Esplorare i dati ti aiuta a comprendere la sua struttura, identificare possibili problemi e ottenere informazioni prima di proseguire con ulteriori analisi. La pulizia dei dati comporta la gestione dei valori mancanti, la gestione dei duplicati e il garantire la coerenza dei dati:
- Ispezione dei dati: Impara come utilizzare metodi come
head(),tail(),info(),describe()e l’attributoshapeper ottenere una panoramica del tuo dataset. Questi forniscono informazioni sulle prime/ultime righe, tipi di dati, statistiche riassuntive e dimensioni del dataframe. - Gestione dei dati mancanti: Comprendi l’importanza di gestire i valori mancanti nel tuo dataset. Impara come identificare i dati mancanti utilizzando metodi come
isna()eisnull()e gestiscili utilizzandodropna(),fillna()o metodi di imputazione. - Gestione dei duplicati: Impara come rilevare ed eliminare le righe duplicate utilizzando metodi come
duplicated()edrop_duplicates(). I duplicati possono distorta i risultati dell’analisi e devono essere affrontati per garantire l’accuratezza dei dati. - Pulizia delle colonne stringa: Impara ad utilizzare l’accessore
.stre i metodi per le stringhe per svolgere attività di pulizia, come la rimozione degli spazi bianchi, l’estrazione e la sostituzione delle sottostringhe, la suddivisione e l’unione delle stringhe e altro ancora. - Conversione dei tipi di dati: Capisci come convertire i tipi di dati utilizzando metodi come
astype(). La conversione dei dati ai tipi appropriati garantisce la rappresentazione accurata dei dati e ottimizza l’utilizzo della memoria.
Inoltre, puoi esplorare il tuo dataset utilizzando visualizzazioni semplici e eseguire controlli di qualità dei dati.
Esplorazione dei dati e controlli di qualità dei dati
Utilizza visualizzazioni e analisi statistica per ottenere informazioni sui tuoi dati. Impara come creare grafici di base con pandas e altre librerie come Matplotlib o Seaborn per visualizzare distribuzioni, relazioni e modelli nei tuoi dati.
Esegui controlli di qualità dei dati per garantire l’integrità dei dati. Ciò può comportare la verifica che i valori rientrino nei range attesi, l’identificazione di valori anomali o il controllo della coerenza tra colonne correlate.
Ora sai come esplorare e pulire il tuo dataset, ottenendo risultati di analisi più accurati e affidabili. L’esplorazione e la pulizia corrette dei dati sono molto importanti per qualsiasi progetto di data science, in quanto costituiscono la base per un’analisi e una modellazione dei dati di successo.
Passo 5: Trasformazioni, GroupBy e Aggregazioni
A questo punto, ti senti a tuo agio nel lavorare con i dataframe di pandas e puoi eseguire operazioni di base come selezionare righe e colonne, filtrare e gestire dati mancanti.
Spesso vorrai riassumere i dati in base a criteri diversi. Per farlo, dovresti imparare come eseguire trasformazioni dei dati, utilizzare la funzionalità GroupBy e applicare vari metodi di aggregazione al tuo dataset. Ciò può essere ulteriormente suddiviso come segue:
- Trasformazioni dei dati: Impara come modificare i tuoi dati utilizzando tecniche come l’aggiunta o la rinominazione di colonne, l’eliminazione di colonne non necessarie e la conversione dei dati tra formati o unità diversi.
- Applicazione di funzioni: Comprendi come utilizzare il metodo
apply()per applicare funzioni personalizzate al tuo dataframe, consentendoti di trasformare i dati in modo più flessibile e personalizzato. - Riorganizzazione dei dati: Esplora ulteriori metodi dei dataframe come
melt()estack(), che ti consentono di riorganizzare i dati e renderli adatti a specifiche esigenze di analisi. - Funzionalità GroupBy: Il metodo
groupby()ti permette di raggruppare i tuoi dati in base a valori specifici di colonne. Ciò ti consente di eseguire aggregazioni e analizzare i dati su base di gruppo. - Funzioni di aggregazione: Scopri le funzioni di aggregazione comuni come somma, media, conteggio, minimo e massimo. Queste funzioni vengono utilizzate con
groupby()per riassumere i dati e calcolare statistiche descrittive per ogni gruppo.
Le tecniche illustrate in questo passaggio ti aiuteranno a trasformare, raggruppare e aggregare i tuoi dati in modo efficace.
Passaggio 6: Join e Pivot Tables
Successivamente, puoi migliorare le tue competenze imparando come eseguire Join e creare Pivot Tables utilizzando pandas. I Join ti permettono di combinare informazioni da più dataframes basandoti su colonne comuni, mentre le Pivot Tables ti aiutano a riassumere e analizzare i dati in un formato tabellare. Ecco cosa devi sapere:
- Unione di DataFrames: Comprendere i diversi tipi di join, come join interno, join esterno, join sinistro e join destro. Imparare come utilizzare la funzione
merge()per combinare i dataframes basandosi sulle colonne condivise. - Concatenazione: Imparare come concatenare i dataframes verticalmente o orizzontalmente utilizzando la funzione
concat(). Questo è utile quando si combinano dataframes con strutture simili. - Manipolazione degli indici: Capire come impostare, reimpostare e rinominare gli indici nei dataframes. Una corretta manipolazione degli indici è essenziale per eseguire join e creare pivot tables in modo efficace.
- Creazione di Pivot Tables: Il metodo
pivot_table()ti consente di trasformare i tuoi dati in un formato riassunto e tabulare. Impara come specificare le funzioni di aggregazione desiderate e raggruppare i dati in base a valori specifici delle colonne.
Opzionalmente, puoi esplorare come creare pivot tables multi-livello, dove puoi analizzare i dati utilizzando più colonne come livelli di indice. Con sufficiente pratica, saprai come combinare dati da più dataframe utilizzando join e creare informative pivot tables.
Passaggio 7: Costruire un Data Dashboard
Ora che hai padroneggiato le basi della manipolazione dei dati con pandas, è il momento di mettere alla prova le tue competenze costruendo un data dashboard.
La creazione di dashboard interattive ti aiuterà a perfezionare sia le tue competenze di analisi che di visualizzazione dei dati. Per questo passaggio, è necessario avere familiarità con la visualizzazione dei dati in Python. Data Visualization – Kaggle Learn è una completa introduzione.
Quando cerchi opportunità nei dati, devi avere un portfolio di progetti e devi andare oltre l’analisi dei dati in Jupyter notebook. Sì, puoi imparare e utilizzare Tableau. Ma puoi costruire sul fondamento di Python e iniziare a costruire dashboard utilizzando la libreria Python Streamlit.
Streamlit ti aiuta a costruire dashboard interattive, senza doverti preoccupare di scrivere centinaia di righe di HTML e CSS.
Se stai cercando ispirazione o una risorsa per imparare Streamlit, puoi controllare questo corso gratuito: Build 12 Data Science Apps with Python and Streamlit per progetti relativi ai prezzi delle azioni, allo sport e ai dati di bioinformatica. Scegli un dataset del mondo reale, analizzalo e costruisci un data dashboard per mostrare i risultati della tua analisi.
Prossimi Passi
Con una solida base in Python, SQL e pandas, puoi iniziare ad applicare e fare colloqui per ruoli di data analyst.
Abbiamo già incluso la costruzione di un data dashboard per mettere insieme tutto: dalla raccolta dei dati al dashboard e agli insight. Assicurati quindi di costruire un portfolio di progetti. Nel farlo, vai oltre il generico e includi progetti su cui realmente ti piace lavorare. Se ti piace leggere o la musica (cosa che piace alla maggior parte di noi), cerca di analizzare i tuoi dati su Goodreads e Spotify, costruisci un dashboard e miglioralo. Continua a impegnarti!
[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) è una sviluppatrice e scrittrice tecnica dell’India. Le piace lavorare all’incrocio tra matematica, programmazione, data science e creazione di contenuti. Le sue aree di interesse ed esperienza includono DevOps, data science e natural language processing. Le piace leggere, scrivere, programmare e il caffè! Attualmente, sta lavorando per imparare e condividere le sue conoscenze con la community di sviluppatori scrivendo tutorial, guide pratiche, articoli di opinione e altro ancora.
