Топ-9 библиотек в Python для профессионального анализа данных

Язык программирования Python часто используют аналитики данных. Для этого в нем существуют расширения — библиотеки, наборы готовых инструментов для более эффективной работы.

1. pandas: для подготовки данных

Прежде чем анализировать данные, их нужно подготовить: собрать, очистить от ошибок и дублей, структурировать. Чтобы быть уверенными в результате по окончании анализа, важно убедиться в качестве данных вначале. Библиотека для анализа данных на Python pandas помогает преобразовывать структурированные данные и содержит встроенные инструменты для их очистки.

Особенности библиотеки pandas:

Позволяет работать с огромными объёмами данных, в том числе объединять их и разделять.

Поддерживает DataFrames — специальные объекты, которые позволяют эффективнее анализировать данные, превращая их в индексированные структурированные массивы.

Принимает данные из множества источников: баз данных, таблиц Excel и других. Преобразует данные разных форматов в пригодные для анализа языком Python.

С помощью pandas можно:

Индексировать, переименовывать, сортировать и объединять массивы данных.

Обновлять, добавлять и удалять данные.

Восстанавливать и обрабатывать недостающие данные.

Визуализировать данные.

2. NumPy: для углублённых расчётов

После того как библиотека pandas помогла убедиться в качестве данных, можно перейти к расчётам. Например, посчитать выручку торговой точки по номенклатуре товара. В Excel пришлось бы объединять, суммировать и делить, а в Python может хватить одной строки записи, чтобы сделать расчёт по таблице из 10 000 строк. В этом помогает библиотека NumPy. Она считается одной из основных библиотек Python для анализа данных.

Особенности библиотеки NumPy:

Множество структур данных, которые позволяют эффективнее проводить поиск, аналитику и структурирование.

Возможность проводить сложные научные расчёты с математическими формулами, в том числе над данными в многомерных массивах.

Инструменты для преобразования данных в разные форматы.

Работа с числовыми и другими типами данных.

С помощью NumPy можно:

Умножать, добавлять, выравнивать, индексировать массивы, проводить их срезы, изменять форму.

Создавать стековые и широковещательные массивы, разбивать их на секции.

Проводить вычисления по формулам линейной алгебры, которые нужны для сложного анализа данных на Python.

3. SciPy: для математических операций

С увеличением опыта специалиста будут усложняться и задачи: придётся прибегать к линейной алгебре, интерполяции, интеграции, статистике и другим сложным математическим операциям. В этом специалисту по анализу данных помогает библиотека SciPy, которая построена на базе массивов и функций NumPy.

Особенности SciPy:

Быстрое и надёжное выполнение сложных операций благодаря оптимизации.

Широкий набор функций и инструментов для разнообразных операций.

Содержит множество подпакетов для конкретных задач, например преобразования Фурье.

С помощью SciPy можно:

Проводить сложные математические вычисления: например, решать дифференциальные уравнения или находить численное решение интегралов.

Обрабатывать изображения.

Работать с генетическими алгоритмами.

Проводить сложные инженерные вычисления.

4. Matplotlib: для визуализации

После анализа данные нужно представить в удобном для восприятия виде. Для этого используют инструменты визуализации. Они есть в некоторых других пакетах, но Matplotlib поддерживает максимум различных графиков и диаграмм.

Особенности Matplotlib:

Позволяет быстро строить диаграммы и графики разных видов, настраивать их оформление.

Поддерживает API для интеграции графиков в разработанные приложения.

Умеет форматировать диаграммы и графики для более простого восприятия.

С помощью Matplotlib можно:

Строить 2D-фигуры.

Формировать на основе данных линейные, точечные, столбчатые, круговые и другие диаграммы.

Рисовать контурные графики.

Формировать поля векторов и спектрограммы.

Быстро встраивать визуализацию в сервисы, программы и приложения.

5. Seaborn: для расширенной визуализации

Эта библиотека — расширение Matplotlib. Она позволяет создавать более привлекательные и простые для восприятия графики, которые удобнее строить и демонстрировать.

Особенности библиотеки seaborn:

Инструменты для исследования и анализа данных перед визуализацией.

Поддержка данных разных форматов.

Широкие возможности для настройки внешнего вида графиков и создания сложных визуализаций.

С помощью seaborn можно:

Вычислять и визуализировать корреляции — соотношения между разными данными.

Анализировать и сравнивать данные между собой, строить графики по этому анализу.

Создавать графики, подходящие для демонстрации визуализации анализа тем, кто не слишком глубоко разбирается в данных.

Визуализация результатов работы не менее важна, чем сама работа. На курсе «Аналитик данных» студентов учат как анализу, так и его понятному представлению для других специалистов.

6. statsmodels: для статистического анализа

В Python очень мало встроенных инструментов для статистического анализа — этим он уступает некоторым другим языкам для анализа данных, например R. Библиотека statsmodels исправляет этот недостаток. Она объединяет графические возможности Matplotlib, инструменты подготовки данных pandas и математический функционал NumPy и SciPy. В неё встроены некоторые возможности библиотеки Patsy, которые позволяют реализовать формулы из языка R.

Особенности statsmodels:

Позволяет эффективнее работать на Python тем, у кого есть опыт в R, так как поддерживает многие методы из этого языка.

Подходит для статистических вычислений.

Поддерживает одномерный и двумерный анализ данных, что позволяет строить обобщённые модели и проверять гипотезы.

Чаще всего применяется специалистами по Data Science для сложных вычислений и машинного обучения.

Хорошо совместима с другими библиотеками и инструментами Python.

Упрощает решение некоторых сложных математических задач.

С помощью statsmodels можно:

Строить сложные статистические модели, например линейную регрессию.

Проводить статистические тесты.

Вычислять корреляцию.

Строить обобщённые линейные и байесовские модели.

Проверять гипотезы различными методами.

7. Plotly: для трёхмерной визуализации

Иногда для аналитики необходимы не просто графики и диаграммы, а более сложные конструкции: карты, трёхмерные диаграммы и другие сущности. Plotly поддерживает практически все виды визуализаций, которые используют в науке и анализе данных. Изюминка библиотеки Plotly — в её интерактивности: можно водить по графику мышкой и видеть значения срезов данных.

Особенности Plotly:

Поддерживает трёхмерные визуализации и их продвинутые настройки.

Позволяет экспортировать результаты анализа в особом формате — JSON. Его удобно открывать в других приложениях.

Обладает одним из самых широких списков поддерживаемых диаграмм.

Умеет отправлять данные в облачные сервисы, чтобы работать там с ними дальше.

На основе этой библиотеки существует ещё одна, Dash — она позволяет строить интерактивные дашборды для демонстрации данных.

С помощью Plotly можно:

Строить любые обычные диаграммы и графики: круговые, Ганта, древовидные.

Формировать научные карты: тепловые, контурные, логарифмические, с полями векторов.

Строить финансовые графики.

8. Bokeh: для интерактивной визуализации в вебе

Часто результаты анализа данных нужно продемонстрировать в каком-либо приложении. Чтобы сделать это напрямую, можно использовать Bokeh — библиотеку, которая позволяет создавать интерактивные графики и сразу публиковать их в веб-сервисах.

Особенности Bokeh:

Поддержка всех базовых инструментов визуализации, нужных в аналитике данных и науке.

Поддержка разных форматов входных данных.

Версии для других языков программирования — освоив библиотеку, ей можно будет пользоваться и при переходе на другой язык.

Совместимость с Python-фреймворками для веб-разработки, например Flask.

Совместимость с другими библиотеками для визуализации, например Matplotlib.

С помощью Bokeh можно:

Быстро встроить симпатичный интерактивный график в веб-страницу. Он будет автоматически обновляться при изменении данных и поддерживать сортировку, срезы или другие инструменты.

Строить графики на основе данных, импортированных из разных источников.

Проводить простой анализ данных, например вычислять корреляции.

9. scikit-learn: для машинного обучения

Обычно моделями машинного обучения занимаются специалисты по Data Science, однако аналитикам тоже иногда приходится иметь с ними дело. Как правило, для их написания и настройки используют scikit-learn. Это одна из основных библиотек Python для Data Science.

Особенности библиотеки scikit-learn:

В библиотеку встроены все базовые функции для машинного обучения.

Можно создавать модели для обучения как с учителем, так и без учителя.

Доступно подключение механизмов оценки созданных моделей.

Есть интеграция с NumPy, SciPy и другими библиотеками для вычислений.

С помощью scikit-learn можно:

Создавать машинные модели для классификации, кластеризации, сегментации, визуализации данных и других манипуляций.

Выбирать модели из нескольких.

Настраивать параметры и особенности модели.

Предварительно обрабатывать входные данные для обучения.

Яндекс Практикум

Источник: vk.com

Комментарии: