5 Data Science-Bibliotheken für Python, die jeder Data Scientist verwenden sollte

Python als Sprache ist zum Gebot der Stunde geworden. Es macht alles, vom Erstellen, Verwalten und Automatisieren von Websites bis hin zur Analyse und zum Wrangling von Daten. Seine wahrsten Funktionen kommen zum Vorschein, wenn Datenanalysten, Dateningenieure und Datenwissenschaftler Python darauf vertrauen, dass sie die Gebote ihrer Daten erfüllen.

Pythons Name ist zum Synonym für Data Science geworden, da er ausgiebig verwendet wird, um Erkenntnisse aus aufkeimenden Datenformularen zu verwalten und zu gewinnen.

Seine Reihe von Bibliotheken ist nur die Spitze des Eisbergs; Viele Data Scientists nutzen die verfügbaren Bibliotheken auf Knopfdruck.

Wie können Python-Bibliotheken bei der Datenwissenschaft helfen?

Python ist eine vielseitige, facettenreiche Programmiersprache, die die Menschen weiterhin mit ihrer einfach zu verwendende Syntax, umfangreiche Arrays zweckspezifischer Bibliotheken und eine umfangreiche Liste analysegesteuerter Funktionalitäten.

Die meisten Python-Bibliotheken sind praktisch, um detaillierte Analysen, Visualisierungen, numerische Berechnungen und sogar maschinelles Lernen durchzuführen. Da es bei Data Science um Datenanalyse und Scientific Computing geht, hat Python ein neues Zuhause in seinem Herzen gefunden.

Einige der besten Data-Science-Bibliotheken umfassen:

• Pandas
• NumPy
• Scikit-Lernen
• Matplotlib
• Seaborn

Lassen Sie uns jede Bibliothek besprechen, um zu sehen, was jede Option angehenden Datenwissenschaftlern bietet.

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1. Pandas

Python Data Analysis Library oder Pandas ist wahrscheinlich eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken in Python. Ihre Flexibilität, Agilität und eine Reihe von Funktionen haben sie zu einer der beliebtesten Bibliotheken in Python gemacht.

Da Data Science mit Data Wrangling, Munging und Analyse beginnt, hilft die Pandas-Bibliothek, ihre Funktionalitäten noch hilfreicher zu machen. In der Bibliothek dreht sich alles darum, Daten zu lesen, zu manipulieren, zu aggregieren und zu visualisieren und alles in ein leicht verständliches Format zu konvertieren.

Sie können CSV-, TSV- oder sogar SQL-Datenbanken verbinden und mit Pandas einen Datenrahmen erstellen. Ein Datenrahmen ist relativ symmetrisch zu einer statistischen Softwaretabelle oder sogar einer Excel-Tabelle.

Pandas in Kürze

Hier sind einige Dinge, die Pandas-Funktionalitäten in Kürze umfassen:

• Indizieren, Bearbeiten, Umbenennen, Sortieren und Zusammenführen von Datenquellen innerhalb von Datenrahmen(s)
• Sie können ganz einfach Spalten zu einem Datenrahmen hinzufügen, aktualisieren oder löschen
• Weisen Sie fehlende Dateien zu, behandeln Sie fehlende Daten oder NANs
• Plotten Sie Ihre Datenrahmeninformationen mit Histogrammen und Boxplots

Kurz gesagt, die Pandas-Bibliothek bildet die Grundlage, auf der die Essenz der Data-Science-Konzepte von Python beruht.

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2. NumPy

Wie der Name treffend zusammenfasst, wird NumPy häufig als Array-Verarbeitungsbibliothek verwendet. Da es mehrdimensionale Array-Objekte verwalten kann, dient es als Container für mehrdimensionale Datenauswertungen.

NumPy-Bibliotheken bestehen aus einer Reihe von Elementen, von denen jedes den gleichen Datentyp hat. Ein Tupel positiver Ganzzahlen trennt diese Datentypen idealerweise. Die Abmessungen sind bekannt als Achsen, während die Anzahl der Achsen bekannt ist als Ränge. Ein Array in NumPy wird kategorisiert als ndarray.

Wenn Sie verschiedene statistische Berechnungen durchführen oder an verschiedenen mathematischen Operationen arbeiten müssen, ist NumPy Ihre erste Wahl. Wenn Sie mit der Arbeit mit Arrays in Python beginnen, werden Sie feststellen, wie gut Ihre Berechnungen funktionieren und der gesamte Prozess reibungslos abläuft, da die Auswertungszeit erheblich verkürzt wird.

Was können Sie mit NumPy tun?

NumPy ist der Freund eines jeden Data Scientists, einfach aus folgenden Gründen:

• Führen Sie grundlegende Array-Operationen wie Addieren, Subtrahieren, Slicen, Flatten, Indexieren und Umformen von Arrays durch
• Verwenden Sie Arrays für erweiterte Verfahren, einschließlich Stacking, Splitting und Broadcasting
• Mit Linearer Algebra und DateTime-Operationen arbeiten
• Üben Sie die statistischen Fähigkeiten von Python mit den Funktionen von NumPy aus, alles mit einer einzigen Bibliothek

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3. Scikit-Lernen

Machine Learning ist ein fester Bestandteil des Lebens eines Data Scientists, zumal fast alle Formen der Automatisierung ihre Grundlagen aus der Effizienz des Machine Learning zu ziehen scheinen.

Scikit-Learn ist praktisch Pythons native Bibliothek für maschinelles Lernen, die Datenwissenschaftlern die folgenden Algorithmen bietet:

• SVMs
• Zufällige Wälder
• K-bedeutet Clustering
• Spektrale Clusterbildung
• Mittlere Verschiebung und
• Kreuzvalidierung

Effektiv ziehen SciPy, NumPy und andere verwandte wissenschaftliche Pakete innerhalb von Python Rückschlüsse aus solchen wie Scikit-Learn. Wenn Sie mit Pythons Nuancen von überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen arbeiten, sollten Sie sich an Scikit-Learn wenden.

Tauchen Sie ein in die Welt der überwachten Lernmodelle, einschließlich Naive Bayes, oder begnügen Sie sich mit der Gruppierung nicht gekennzeichneter Daten mit KMeans; Es ist deine Entscheidung.

Was können Sie mit Scikit-Learn tun?

SciKit-Learn ist insgesamt ein ganz anderes Ballspiel, da sich seine Funktionen stark von den anderen Bibliotheken mit Python unterscheiden.

Hier ist, was Sie mit diesem Scikit-Learn tun können

• Einstufung
• Clustering
• Rückschritt
• Maßreduzierung
• Modellauswahl
• Vorverarbeitung der Daten

Da sich die Diskussion vom Importieren und Manipulieren von Daten entfernt hat, ist es wichtig zu beachten, dass Scikit-Learn Modelle Daten und nicht manipulieren es in irgendeiner Form. Rückschlüsse aus diesen Algorithmen bilden einen wichtigen Aspekt von Modellen des maschinellen Lernens.

4. Matplotlib

Visualisierungen können Ihre Datenplätze einnehmen, Ihnen helfen, Geschichten, 2D-Figuren zu erstellen und Diagramme in Anwendungen einzubetten, alles mit der Matplotlib-Bibliothek. Die Datenvisualisierung kann in verschiedenen Formen vorliegen, von Histogrammen, Streudiagrammen, Balkendiagrammen, Flächendiagrammen und sogar Tortendiagrammen.

Jede Darstellungsoption hat ihre eigene Relevanz, wodurch die gesamte Idee der Datenvisualisierung eine Stufe höher gelegt wird.

Darüber hinaus können Sie die Matplotlib-Bibliothek verwenden, um die folgenden Diagrammformen mit Ihren Daten zu erstellen:

• Kreisdiagramme
• Stammplots
• Konturdiagramme
• Köchergrundstücke
• Spektrogramme

5. Seaborn

Seaborn ist eine weitere Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Die relevante Frage ist jedoch, wie sich Seaborn von Matplotlib unterscheidet. Obwohl beide Pakete als Datenvisualisierungspakete vermarktet werden, liegt der eigentliche Unterschied in der Art der Visualisierungen, die Sie mit diesen beiden Bibliotheken durchführen können.

Für den Anfang können Sie mit Matplotlib nur grundlegende Diagramme erstellen, einschließlich Balken, Linien, Flächen, Streuungen usw. Bei Seaborn wird die Visualisierungsebene jedoch eine Stufe höher gelegt, da Sie eine Vielzahl von Visualisierungen mit geringerer Komplexität und weniger Syntaxen erstellen können.

Mit anderen Worten, Sie können mit Seaborn an Ihren Visualisierungsfähigkeiten arbeiten und sie basierend auf Ihren Aufgabenanforderungen weiterentwickeln.

Wie hilft Ihnen Seaborn?

• Bestimmen Sie Ihre Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, um eine Korrelation herzustellen
• Berechnen Sie aggregierte Statistiken mit kategorialen Variablen
• Zeichnen Sie lineare Regressionsmodelle, um abhängige Variablen und ihre Beziehungen zu entwickeln
• Plotten Sie Multi-Plot-Grids, um Abstraktionen auf hoher Ebene abzuleiten

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Intelligentes Arbeiten mit Python-Bibliotheken

Der Open-Source-Charakter und die paketgesteuerte Effizienz von Python tragen wesentlich dazu bei, Data Scientists bei der Ausführung verschiedener Funktionen mit ihren Daten zu unterstützen. Von Import und Analyse bis hin zu Visualisierungen und maschinellen Lernanpassungen ist für jeden Programmierertyp etwas dabei.

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