Python Pandas is een bibliotheek van programmeertaal Python die specifiek gemaakt is voor het inlezen, verwerken en analyseren van data. Dus nee, je bent niet per ongeluk op een blog terechtgekomen over wurgslangen en pluizige zwart-witte beren, maar echt op een artikel over hoe je Python, en specifiek Pandas, kunt gebruiken voor data-analyse. Hopelijk toch een kleine geruststelling.
Wat is Python Pandas?
Pandas is een open-source bibliotheek voor Python. Ga je programmeren in Python, dan kun je bibliotheken met vooraf geschreven code gebruiken, zodat je niet zelf alles hoeft te verzinnen en coderen. Scheelt je een hoop tijd en moeite en je kunt complexe taken met behulp van bibliotheken snel uitvoeren. Bibliotheken bevatten meestal functies, klassen, en methodes die je kunt aanroepen om bepaalde acties uit te voeren. Python maakt gebruik van verschillende bibliotheken voor allerlei verschillende doeleinden. We geven je een paar voorbeelden:
- Voor het automatiseren van taken, zoals het inplannen van taken voor een bepaald tijdstip, gebruik je ‘schedule’.
- ‘Scikit-learn’ is een bekende bibliotheek voor machine learning, met veel algoritmes en hulpmiddelen voor o.a. classificatie, regressie en clustering.
- Wil je Python gebruiken voor het bouwen van websites, dan is ‘Django’ je vriend. Hier vind je voldoende code om in een handomdraai dynamische webapplicaties te maken.
- Wil je je liever verdiepen in de wereld van games? Raadpleeg dan eens ‘Pygame’ of ‘PyKyra’
Ben je vooral geïnteresseerd in het inzetten van Python voor gegevensanalyse, dan kun je niet om Pandas heen. In deze bibliotheek vind je veel hulpmiddelen die bij uitstek geschikt zijn voor het manipuleren van gestructureerde gegevens, zoals tabellen. Wat we precies bedoelen met manipuleren? Denk daarbij aan het inladen, opschonen, transformeren en analyseren van gegevens.
Het belang van data-analyse
Voordat we de twee combineren: Pandas en data-analyse, is het misschien goed om ook nog heel even stil te staan bij het belang van gegevensanalyse en wat je ermee kunt.
In onze moderne tijd verzamelen we, al dan niet bewust, heel veel gegevens. Vooral door de toenemende digitale mogelijkheden heeft dit de afgelopen jaren een enorme vlucht genomen. Data wordt echter pas waardevolle informatie als je er iets mee doet. Dat is waar het vakgebied data science om de hoek komt kijken. Door relevante data te verzamelen, analyseren en interpreteren, kun je binnen het door jou gekozen onderwerp bijvoorbeeld:
- Trends en patronen signaleren: pas je marketingstrategie aan door campagnes specifiek in te zetten op de doelgroepen die het vaakst jouw product kopen.
- Beter onderbouwd beslissingen nemen: zo krijg je meer inzicht in de voorkeuren van jouw klanten en kun je je productaanbod daar nog beter op afstemmen.
- Toekomstige gebeurtenissen voorspellen: data uit het verleden kan je helpen om prijstrends binnen bepaalde markten te voorspellen.
Zo kunnen we nog wel even doorgaan met redenen geven waarom data-analyse zo waardevol kan zijn, maar laten we weer even teruggaan naar Python Pandas. Ben je nog niet uitgelezen over het onderwerp data? We schreven er eerder al een aantal blogs over. Doe er je voordeel mee!
Hoe zet je Python Pandas in voor data-analyse?
We zeiden eerder al dat Pandas bij uitstek geschikt is voor gegevensanalyse in Python. Combineer Pandas met andere bibliotheken zoals Matplotlib en Seaborn voor data visualisatie, en NumPy voor numerieke berekeningen, en ervaar hoe snel en efficiënt je kunt werken met grote datasets.
Daarbij start je met het inladen van de gegevens. Dit kan een .csv-bestand zijn, maar ook een Excel-bestand, database of webpagina kun je gebruiken. Als tweede stap is het handig om deze gegevens te inspecteren en te verkennen. Dit helpt je begrijpen wat voor soort gegevens je hebt, of er ontbrekende waarden zijn, en welke aanpassingen nodig zijn. Is het nodig om de gegevens op te schonen, dan biedt Python Pandas ook daar verschillende standaardcoderingen voor. Vervolgens kun je echt aan de slag met de analyse. En door data visualisatie toe te passen, krijg je het ook nog eens mooi gepresenteerd. Wat wil je nog meer?
Zelf aan de slag met Python Pandas
Klinkt data-analyse met behulp van Python jou als muziek in de oren? Maar heb je eigenlijk nog niet zo heel veel kaas gegeten van programmeren? Python staat bekend als programmeertaal die eenvoudig en snel te leren is. Er zijn online veel tutorials te vinden en de grote Python-community is vast bereid je vragen te beantwoorden. Wil je liever starten vanuit een goede basis? Dan is het slim om een training te volgen. Onze tweedaagse cursus Python bijvoorbeeld. Daarmee leer je niet alleen programmeren in Python, maar gaan we ook specifiek in op hoe je Python in kunt zetten voor data-analyse. Twee vliegen in één klap dus!
