10 библиотек Python, которые должен использовать каждый аналитик данных

Python стал одним из самых популярных языков программирования в области анализа данных благодаря своей простоте, гибкости и мощным библиотекам, которые делают его отличным инструментом для анализа данных, создания визуализаций и выполнения сложного анализа.

Независимо от того, начинаете ли вы работать аналитиком данных или хотите расширить свой набор инструментов, знание правильных библиотек Python может значительно повысить вашу продуктивность в Python.

В этой статье мы рассмотрим 10 библиотек Python, которые должен знать каждый аналитик данных, разбив их на простые термины и примеры того, как вы можете использовать их для решения проблем анализа данных.

1. Pandas: обработка данных стала проще

Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, специально разработанная для манипулирования и анализа данных. Он предоставляет две основные структуры данных: Series (1-мерную) и DataFrame (2-мерную), которые упрощают работу со структурированными данными, такими как таблицы или файлы CSV.

Основные характеристики:

• Эффективная обработка недостающих данных.
• Агрегация и фильтрация данных.
• Легкое слияние и объединение наборов данных.
• Импорт и экспорт данных из таких форматов, как CSV, Excel, SQL и JSON.

Почему вам следует этому научиться?

• Очистка данных: Pandas помогает обрабатывать пропущенные значения, дубликаты и преобразования данных.
• Исследование данных. Вы можете легко фильтровать, сортировать и группировать данные для изучения тенденций.
• Обработка файлов. Pandas может читать и записывать данные из файлов различных форматов, таких как CSV, Excel, SQL и других.

Базовый пример использования Pandas:

import pandas as pd

Create a DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

Filter data
filtered_data = df[df['Age'] > 28]
print(filtered_data)

2. NumPy — основа манипулирования данными

NumPy (Numerical Python) — это наиболее фундаментальная библиотека Python для числовых вычислений, которая обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также широкий спектр математических функций для работы с ними.

NumPy часто является основой для более сложных библиотек, таких как Pandas, и является базовой библиотекой для любых операций с числами или большими наборами данных.

Основные характеристики:

• Математические функции (например, среднее, медиана, стандартное отклонение).
• Генерация случайных чисел.
• Поэлементные операции над массивами.

Почему вам следует этому научиться?

• Эффективная обработка данных. Массивы NumPy работают быстрее и используют меньше памяти по сравнению со списками Python.
• Математические операции. Вы можете легко выполнять такие операции, как сложение, вычитание, умножение и другие математические операции с большими наборами данных.
• Интеграция с библиотеками. Многие библиотеки анализа данных, включая Pandas, Matplotlib и Scikit-learn, используют NumPy для обработки данных.

Базовый пример использования NumPy:

import numpy as np

Create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

Perform element-wise operations
arr_squared = arr ** 2
print(arr_squared)  # Output: [ 1  4  9 16 25]

3. Matplotlib – визуализация данных

Matplotlib — мощная библиотека визуализации, которая позволяет создавать на Python широкий спектр статических, анимированных и интерактивных графиков.

Это идеальный инструмент для создания таких графиков, как гистограммы, линейные графики, диаграммы рассеяния и гистограммы.

Основные характеристики:

• Линейные, гистограммы, точечные и круговые диаграммы.
• Настраиваемые сюжеты.
• Интеграция с блокнотами Jupyter.

Почему вам следует этому научиться?

• Настраиваемые графики. Вы можете точно настроить внешний вид графиков (цвета, шрифты, стили).
• Широкий выбор графиков: от базовых графиков до сложных визуализаций, таких как тепловые карты и 3D-графики.
• Интеграция с библиотеками: Matplotlib хорошо работает с Pandas и NumPy, что позволяет легко отображать данные непосредственно из этих библиотек.

Базовый пример использования Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

Create a line plot
plt.plot(x, y)
plt.title('Line Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

4. Seaborn – расширенные статистические визуализации

Seaborn построен на базе Matplotlib и предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.

Это упрощает процесс создания сложных визуализаций, таких как коробчатые графики, скрипичные сюжеты и парные графики.

Основные характеристики:

• Красивые стили по умолчанию.
• Функции высокого уровня для сложных графиков, таких как тепловые карты, скрипичные графики и парные графики.
• Интеграция с Пандами.

Почему вам следует этому научиться?

• Статистическая визуализация: Seaborn позволяет легко визуализировать взаимосвязь между различными функциями данных.
• Улучшенная эстетика: к вашим графикам автоматически применяются лучшие стили и цветовые схемы.
• Работает с Pandas: вы можете напрямую отображать DataFrames из Pandas.

Базовый пример использования Seaborn:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

Load a sample dataset
data = sns.load_dataset('iris')

Create a pairplot
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()

5. Scikit-learn – машинное обучение стало проще

Scikit-learn — это широко используемая библиотека Python для машинного обучения, которая предоставляет простые и эффективные инструменты для интеллектуального анализа и анализа данных с упором на контролируемые и неконтролируемые алгоритмы обучения.

Основные характеристики:

• Предварительная обработка данных.
• Алгоритмы контролируемого и неконтролируемого обучения.
• Оценка модели и настройка гиперпараметров.

Почему вам следует этому научиться?

• Модели машинного обучения. Scikit-learn предлагает множество алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений, кластеризация k-средних и многое другое.
• Оценка модели: предоставляет инструменты для разделения наборов данных, оценки эффективности модели и настройки гиперпараметров.
• Инструменты предварительной обработки: Scikit-learn имеет встроенные функции для масштабирования функций, кодирования категориальных переменных и обработки недостающих данных.

Базовый пример использования Scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

Load dataset
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

Split dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Train a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Predict and evaluate
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions[:5])  # Display first 5 predictions

6. Statsmodels – статистические модели и тесты

Statsmodels — это библиотека Python, предоставляющая классы и функции для статистического моделирования. Он включает в себя инструменты для проверки гипотез, подбора регрессионных моделей и проведения анализа временных рядов.

Основные характеристики:

• Регрессионные модели.
• Анализ временных рядов.
• Статистические тесты.

Почему вам следует этому научиться?

• Регрессионный анализ: Statsmodels предлагает несколько методов регрессии, включая обычный метод наименьших квадратов (OLS) и логистическую регрессию.
• Статистические тесты: он предоставляет множество статистических тестов, таких как t-тесты, тесты хи-квадрат и дисперсионный анализ.
• Анализ временных рядов: Statsmodels полезен для анализа и прогнозирования данных, зависящих от времени.

Базовый пример использования Statsmodels:

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

Sample data
X = np.random.rand(100)
y = 2 * X + np.random.randn(100)

Fit a linear regression model
X = sm.add_constant(X)  # Add a constant term for the intercept
model = sm.OLS(y, X).fit()

Print summary of the regression results
print(model.summary())

7. SciPy – Передовые научные и технические вычисления.

SciPy — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на NumPy и предоставляющая дополнительные функции для научных и технических вычислений.

Он включает в себя алгоритмы оптимизации, интегрирования, интерполяции, задачи собственных значений и другие сложные математические операции.

Основные характеристики:

• Оптимизация.
• Обработка сигнала.
• Статистические функции.

Почему вам следует этому научиться?

• Научные вычисления: SciPy включает широкий набор инструментов для решения сложных математических задач.
• Алгоритмы оптимизации: предоставляют методы поиска оптимальных решений проблем.
• Обработка сигналов: полезен для фильтрации, обнаружения тенденций и анализа сигналов в данных.

Базовый пример использования SciPy:

from scipy import stats
import numpy as np

Perform a t-test
data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(1, 1, 100)

t_stat, p_val = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f'T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_val}')

8. Plotly – интерактивные визуализации

Plotly — это библиотека для создания интерактивных веб-визуализаций. Он позволяет создавать графики, которые пользователи могут увеличивать, наводить на них курсор и взаимодействовать с ними.

Основные характеристики:

• Интерактивные сюжеты.
• Поддержка 3D-графиков.
• Интеграция Dash для создания информационных панелей.

Почему вам следует этому научиться?

• Интерактивные графики. Plotly упрощает создание графиков, позволяющих пользователям взаимодействовать с данными.
• Веб-интеграция. Вы можете легко интегрировать графики Plotly в веб-приложения или поделиться ими в Интернете.
• Расширенные возможности визуализации: он поддерживает широкий спектр визуализаций, включая 3D-графики, тепловые карты и географические карты.

Базовый пример использования Plotly:

import plotly.express as px

Sample data
data = px.data.iris()

Create an interactive scatter plot
fig = px.scatter(data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.show()

9. OpenPyXL – работа с файлами Excel

OpenPyXL — это библиотека Python, которая позволяет читать и записывать файлы Excel .xlsx. Это полезный инструмент при работе с данными Excel, что часто встречается в сфере бизнеса и финансов.

Основные характеристики:

• Чтение и запись файлов .xlsx.
• Добавляйте диаграммы в файлы Excel.
• Автоматизируйте рабочие процессы Excel.

Почему вам следует этому научиться?

• Обработка файлов Excel: Openpyxl позволяет автоматизировать задачи, связанные с Excel, такие как чтение, запись и форматирование данных.
• Извлечение данных. Вы можете извлекать определенные точки данных из файлов Excel и манипулировать ими с помощью Python.
• Создание отчетов. Создавайте автоматические отчеты непосредственно в Excel.

Базовый пример использования OpenPyXL:

from openpyxl import Workbook

Create a new workbook and sheet
wb = Workbook()
sheet = wb.active

Add data to the sheet
sheet['A1'] = 'Name'
sheet['B1'] = 'Age'

Save the workbook
wb.save('data.xlsx')

10. BeautifulSoup – парсинг веб-страниц

BeautifulSoup — это мощная библиотека Python, используемая для очистки веб-страниц, то есть извлечения данных из документов HTML и XML. Это позволяет легко анализировать веб-страницы и извлекать необходимые данные.

Если вы имеете дело с веб-данными, которые недоступны в простом в использовании формате (например, CSV или JSON), BeautifulSoup помогает, позволяя вам взаимодействовать со структурой HTML веб-страницы.

Основные характеристики:

• Парсинг HTML и XML документов.
• Поиск и извлечение определенных элементов (например, тегов, атрибутов).
• Интеграция с запросами на получение данных.

Почему вам следует этому научиться?

• Парсинг веб-страниц: BeautifulSoup упрощает процесс извлечения данных из сложных документов HTML и XML.
• Совместимость с библиотеками: хорошо работает с запросами на загрузку веб-страниц и панд для хранения данных в структурированных форматах.
• Эффективный поиск. Вы можете искать элементы по тегу, классу, идентификатору или даже использовать селекторы CSS, чтобы найти именно тот контент, который вы ищете.
• Очистка данных. Часто данные на веб-сайтах беспорядочны. BeautifulSoup может очищать и извлекать соответствующие части, что упрощает анализ.

Базовый пример использования BeautifulSoup:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

Fetch the web page content using requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

Parse the HTML content of the page
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Find a specific element by tag (for example, the first <h1> tag)
h1_tag = soup.find('h1')

Print the content of the <h1> tag
print(h1_tag.text)

Заключение

Независимо от того, очищаете ли вы беспорядочные данные, визуализируете идеи или строите прогнозные модели, эти инструменты предоставляют все, что вам нужно, чтобы преуспеть в вашей карьере аналитика данных. Начните практиковаться с небольшими проектами, и вскоре вы сможете с легкостью решать реальные проблемы с данными.