Помните ли вы, как впервые попробовали приготовить что-нибудь по рецепту? У вас были все эти ингредиенты, но вы не совсем знали, что с ними делать, верно? Наука о данных не сильно отличается! У вас есть тонны данных, и вам нужны правильные инструменты (или «ингредиенты»), чтобы разобраться в них. Python, самый популярный язык программирования для науки о данных, поставляется с множеством библиотек, каждая из которых имеет свое назначение и функциональность.
Сегодня я рад познакомить вас с некоторыми важными библиотеками Python, которые вам понадобятся на пути к тому, чтобы стать аналитиком данных. Давайте углубимся в глубины библиотек Python!
1. NumPy (числовой Python)
NumPy — один из самых фундаментальных пакетов для числовых вычислений в Python. Он обеспечивает поддержку массивов (включая многомерные массивы), а также набор математических функций для работы с этими массивами. С помощью NumPy вы можете выполнять различные математические задачи, такие как численное интегрирование, интерполяция, оптимизация, линейная алгебра и статистический анализ.
Вот несколько распространенных примеров приложений библиотеки NumPy:
Создание массива. Создание массивов NumPy — одна из наиболее распространенных задач. Ниже приведен код создания одномерного и двумерного массива.
Индексирование массива: доступ к определенным элементам, строкам или столбцам массива.
Объединение массивов: объединение двух или более массивов.
2. панды
pandas — это быстрая, мощная и гибкая библиотека анализа и обработки данных с открытым исходным кодом, созданная на основе Python. Он предоставляет структуры данных для эффективного хранения больших объемов данных, а также предлагает функции и методы манипулирования данными, которые упрощают очистку, анализ и визуализацию данных. Наиболее важной особенностью pandas является объект DataFrame, который можно рассматривать как двумерную таблицу в памяти (например, электронную таблицу) с помеченными осями (строками и столбцами).
Вот несколько распространенных примеров приложений библиотеки pandas:
Чтение данных. Чтение данных из файлов различных форматов, таких как CSV, Excel, JSON и т. д.
Очистка данных: обработка пропущенных значений и дубликатов в данных.
Агрегация данных: агрегирование данных с помощью группировки и выполнения таких операций, как сумма, среднее значение и т. д.
3. Матплотлиб
Визуализация является важной частью анализа данных. Matplotlib – это широко используемая библиотека 2D-графиков, позволяющая создавать высококачественные диаграммы и рисунки. С помощью Matplotlib вы можете создавать линейные графики, диаграммы рассеяния, гистограммы, гистограммы, гистограммы, круговые диаграммы, коробчатые диаграммы и многое другое!
Вот несколько распространенных примеров приложений библиотеки Mathplotlib:
Линейный график: построение линейного графика.
Точечная диаграмма: построение точечной диаграммы.
Гистограмма: построение гистограммы.
4. Сиборн
Seaborn — это библиотека визуализации статистических данных, основанная на Matplotlib. Он обеспечивает высокоуровневый, более интуитивно понятный интерфейс для создания привлекательных и информативных статистических графиков. Seaborn особенно полезен для визуализации сложных наборов данных с несколькими переменными.
Вот несколько распространенных примеров приложений библиотеки Seaborn:
График распределения: визуализация распределения набора данных.
Совместный график: отображение взаимосвязей между двумя переменными и их индивидуальными распределениями.
Гистограмма: создание гистограммы.
5. SciPy
SciPy — еще одна важная библиотека для научных вычислений на Python. Он основан на NumPy и предоставляет дополнительные функции, такие как оптимизация, обработка сигналов и статистические функции. SciPy особенно полезен для решения научных и вычислительных задач.
Вот несколько распространенных примеров приложений библиотеки SciPy:
Статистический анализ: выполнение различных статистических тестов.
Интерполяция: интерполяция между точками данных.
6. Статистические модели
Statsmodels – это библиотека для оценки и тестирования статистических моделей. Он построен на основе NumPy, SciPy и Matplotlib. С помощью Statsmodels вы можете выполнять различные статистические тесты, исследовать данные и визуализировать результаты.
Вот типичный пример приложений библиотеки Statsmodels:
Линейная регрессия. Подбор модели линейной регрессии.
7. Красивый суп
Хотя Beautiful Soup не имеет прямого отношения к анализу данных, она является важной библиотекой для парсинга веб-страниц. Веб-скрапинг — это процесс извлечения данных с веб-сайтов, а Beautiful Soup упрощает сбор информации с веб-страниц, предоставляя Pythonic идиомы для навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа.
Вот типичный пример приложений библиотеки Beautiful Soup:
Разбор HTML: извлечение данных из файла HTML.
Извлечение таблиц: извлечение данных из таблицы на веб-странице.
В заключение отметим, что Python предлагает широкий спектр библиотек, которые сделают жизнь аналитика данных проще и продуктивнее. Упомянутые выше библиотеки — это лишь верхушка айсберга, но они имеют фундаментальное значение и послужат прочной основой для вашего путешествия в области науки о данных. Помните, что ключом к достижению навыков в области науки о данных является практика, практика и еще раз практика. Приятного изучения данных!
