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Wenn Sie eine Karriere im Datenbereich anstreben, wissen Sie wahrscheinlich, dass Python die bevorzugte Sprache für die Datenwissenschaft ist. Python ist nicht nur einfach zu erlernen, sondern verfügt auch über eine äußerst umfangreiche Suite von Python-Bibliotheken, mit denen Sie jede Datenwissenschaftsaufgabe mit nur wenigen Codezeilen erledigen können.
Egal, ob Sie gerade erst als Datenwissenschaftler anfangen oder in den Datenbereich wechseln möchten, es ist hilfreich, den Umgang mit diesen Bibliotheken zu lernen. In diesem Artikel sehen wir uns einige unverzichtbare Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft an.
Wir konzentrieren uns insbesondere auf Python-Bibliotheken für Datenanalyse und -visualisierung, Internet Scraping, die Arbeit mit APIs, maschinelles Lernen und mehr. Lassen Sie uns anfangen.
Python Knowledge Science-Bibliotheken | Bild vom Autor
1. Pandas
Pandas ist eine der ersten Bibliotheken, die Sie kennenlernen, wenn Sie sich mit Datenanalyse beschäftigen. Serien und Datenrahmen, die wichtigsten Datenstrukturen von Pandas, vereinfachen die Arbeit mit strukturierten Daten.
Sie können Pandas zum Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Verknüpfen von Daten verwenden, sodass es sowohl für die Vorverarbeitung als auch für die Analyse von Daten hilfreich ist.
Lassen Sie uns die wichtigsten Funktionen von Pandas durchgehen:
- Pandas bietet zwei primäre Datenstrukturen: Sequence (eindimensional) und DataFrame (zweidimensional), die eine einfache Manipulation strukturierter Daten ermöglichen
- Funktionen und Methoden zum Behandeln fehlender Daten, Filtern von Daten und Ausführen verschiedener Vorgänge zum Bereinigen und Vorverarbeiten Ihrer Datensätze
- Funktionen zum flexiblen und effizienten Zusammenführen, Verbinden und Verketten von Datensätzen
- Spezialisierte Funktionen für die Handhabung von Zeitreihendaten, die die Arbeit mit zeitlichen Daten erleichtern
Das Kurzkurs über Pandas von Kaggle erleichtert Ihnen den Einstieg in die Datenanalyse mit Pandas.
2. Matplotlib
Sie müssen über die Analyse hinausgehen und auch Daten visualisieren, um sie zu verstehen. Matplotlib ist die erste Bibliothek zur Datenvisualisierung, mit der Sie sich beschäftigen werden, bevor Sie zu anderen Bibliotheken wie Seaborn, Plotly und dergleichen wechseln.
Es ist anpassbar (obwohl es etwas Aufwand erfordert) und eignet sich für eine Reihe von Plotaufgaben, von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexeren Visualisierungen. Einige Funktionen umfassen:
- Einfache Visualisierungen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme, Streudiagramme und mehr.
- Anpassbare Diagramme mit ziemlich detaillierter Kontrolle über jeden Aspekt der Abbildung, wie Farben, Beschriftungen und Skalen.
- Funktioniert intestine mit anderen Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy und erleichtert die Visualisierung von in DataFrames und Arrays gespeicherten Daten.
Der Matplotlib-Tutorials soll Ihnen den Einstieg ins Plotten erleichtern.
3. Seegeboren
Seeborn basiert auf Matplotlib (es ist das einfachere Matplotlib) und ist speziell für statistische und einfachere Datenvisualisierung konzipiert. Es vereinfacht den Prozess der Erstellung komplexer Visualisierungen mit seiner hochrangigen Schnittstelle und lässt sich intestine in Pandas-Datenrahmen integrieren.
Seaborn hat:
- Integrierte Themen und Farbpaletten zur Verbesserung von Plots ohne großen Aufwand
- Funktionen zum Erstellen hilfreicher Visualisierungen wie Violindiagramme, Paardiagramme und Heatmaps
Der Mikrokurs zur Datenvisualisierung auf Kaggle hilft Ihnen bei der Inbetriebnahme von Seaborn.
4. Handlungsvoll
Wenn Sie mit Seaborn vertraut sind, können Sie lernen, Handlungeine Python-Bibliothek zum Erstellen interaktiver Datenvisualisierungen.
Neben den verschiedenen Diagrammtypen können Sie mit Plotly:
- Erstellen Sie interaktive Diagramme
- Erstellen Sie Internet-Apps und Daten-Dashboards mit Plotly Sprint
- Exportieren Sie Diagramme in statische Bilder, HTML-Dateien oder betten Sie sie in Webanwendungen ein.
Der Leitfaden Grundlagen der Open Supply-Grafikbibliothek Plotly Python wird Ihnen dabei helfen, sich mit der grafischen Darstellung mit Plotly vertraut zu machen.
5. Anfragen
Sie müssen häufig Daten von APIs abrufen, indem Sie HTTP-Anfragen senden. Dazu können Sie die Anfragen Bibliothek.
Es ist einfach zu verwenden und macht das Abrufen von Daten aus APIs oder Webseiten zum Kinderspiel, da es sofort einsatzbereite Unterstützung für Sitzungsverwaltung, Authentifizierung und mehr bietet. Mit Requests können Sie:
- Senden Sie HTTP-Anfragen, einschließlich GET- und POST-Anfragen, um mit Webdiensten zu interagieren
- Verwalten und Beibehalten von Einstellungen über Anfragen hinweg, wie etwa Cookies und Header
- Verwenden Sie verschiedene Authentifizierungsmethoden, einschließlich Primary und OAuth
- Umgang mit Timeouts, Wiederholungsversuchen und Fehlern, um zuverlässige Webinteraktionen sicherzustellen
Weitere Informationen finden Sie im Fordert Dokumentation an für einfache und fortgeschrittene Anwendungsbeispiele.
6. Schöne Suppe
Internet Scraping ist eine unverzichtbare Fähigkeit für Datenwissenschaftler und Schöne Suppe ist die Bibliothek für alles, was mit Internet Scraping zu tun hat. Nachdem Sie die Daten mithilfe der Requests-Bibliothek abgerufen haben, können Sie Stunning Soup zum Navigieren und Durchsuchen des Parse-Baums verwenden, sodass Sie die gewünschten Informationen ganz einfach finden und extrahieren können.
Stunning Soup wird daher häufig in Verbindung mit der Requests-Bibliothek verwendet, um Webseiten abzurufen und zu analysieren. Sie können:
- Analysieren Sie HTML-Dokumente, um bestimmte Informationen zu finden
- Navigieren und durchsuchen Sie den Analysebaum mithilfe von Python-Idiomen, um bestimmte Daten zu extrahieren
- Suchen und Ändern von Tags und Attributen im Dokument
Internet Scraping mit BeautifulSoup meistern ist ein umfassender Leitfaden zum Thema „Stunning Soup“.
7. Scikit-Be taught
Scikit-Be taught ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die gebrauchsfertige Implementierungen von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduzierung bietet. Sie enthält außerdem Module für Modellauswahl, Vorverarbeitung und Auswertung und ist somit ein praktisches Device zum Erstellen und Auswerten von Modellen für maschinelles Lernen.
Die Scikit-Be taught-Bibliothek verfügt auch über dedizierte Module für:
- Vorverarbeitung von Daten, wie Skalierung, Normalisierung und Kodierung kategorialer Merkmale
- Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning
- Modellauswertung
Maschinelles Lernen mit Python und Scikit-Be taught – Kompletter Kurs ist eine gute Ressource, um das Erstellen von maschinellen Lernmodellen mit Scikit-Be taught zu erlernen.
8. Statistikmodelle
Statistikmodelle ist eine Bibliothek für statistische Modellierung. Sie bietet eine Reihe von Instruments zum Schätzen statistischer Modelle, Durchführen von Hypothesentests und zur Datenexploration. Statsmodels ist besonders nützlich, wenn Sie Ökonometrie und andere Bereiche erkunden möchten, die eine strenge statistische Analyse erfordern.
Sie können Statsmodels für Schätzungen, statistische Assessments und mehr verwenden. Statsmodels bietet Folgendes:
- Funktionen zum Zusammenfassen und Erkunden von Datensätzen, um Erkenntnisse vor der Modellierung zu gewinnen
- Verschiedene Arten statistischer Modelle, darunter lineare Regression, verallgemeinerte lineare Modelle und Zeitreihenanalyse
- Eine Reihe statistischer Assessments, darunter T-Assessments, Chi-Quadrat-Assessments und nichtparametrische Assessments
- Instruments zur Diagnose und Validierung von Modellen, einschließlich Residuenanalyse und Anpassungstests
Der Erste Schritte mit Statsmodels Dieser Leitfaden soll Ihnen dabei helfen, die Grundlagen dieser Bibliothek zu erlernen.
9. XGBoost
XGBoost ist eine optimierte Gradient-Boosting-Bibliothek, die auf hohe Leistung und Effizienz ausgelegt ist. Sie wird sowohl bei Machine-Studying-Wettbewerben als auch in der Praxis häufig verwendet. XGBoost eignet sich für verschiedene Aufgaben, darunter Klassifizierung, Regression und Rating, und enthält Funktionen zur Regularisierung und plattformübergreifenden Integration.
Zu den Funktionen von XGBoost gehören:
- Implementierungen modernster Boosting-Algorithmen, die für Klassifizierungs-, Regressions- und Rankingprobleme verwendet werden können
- Integrierte Regularisierung, um Überanpassung zu verhindern und die Modellgeneralisierung zu verbessern.
XGBoost Das Tutorial zu Kaggle ist ein guter Ausgangspunkt, um sich damit vertraut zu machen.
10. FastAPI
Bisher haben wir uns Python-Bibliotheken angesehen. Zum Abschluss widmen wir uns einem Framework zum Erstellen von APIs: FastAPI.
FastAPI ist ein Webframework zum Erstellen von APIs mit Python. Es eignet sich supreme zum Erstellen von APIs für Machine-Studying-Modelle und bietet eine robuste und effiziente Möglichkeit zum Bereitstellen von Knowledge-Science-Anwendungen.
- FastAPI ist einfach zu verwenden und zu erlernen und ermöglicht eine schnelle Entwicklung von APIs
- Bietet volle Unterstützung für asynchrone Programmierung und ist somit für die Handhabung vieler gleichzeitiger Verbindungen geeignet
FastAPI-Tutorial: Erstellen Sie in wenigen Minuten APIs mit Python ist ein umfassendes Tutorial, um die Grundlagen zum Erstellen von APIs mit FastAPI zu erlernen.
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Ich hoffe, Sie fanden diese Zusammenfassung der Knowledge Science-Bibliotheken hilfreich. Wenn Sie etwas mitnehmen, dann, dass diese Python-Bibliotheken eine nützliche Ergänzung für Ihren Knowledge Science-Werkzeugkasten sind.
Wir haben uns Python-Bibliotheken angesehen, die eine Reihe von Funktionen abdecken – von der Datenmanipulation und -visualisierung bis hin zu maschinellem Lernen, Internet Scraping und API-Entwicklung. Wenn Sie an Python-Bibliotheken für Knowledge Engineering interessiert sind, finden Sie möglicherweise 7 Python-Bibliotheken, die jeder Dateningenieur kennen sollte hilfreich.
Bala Priya C ist Entwicklerin und technische Redakteurin aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessens- und Fachgebiete umfassen DevOps, Datenwissenschaft und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest, schreibt, programmiert und trinkt gerne Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen zu lernen und mit der Entwickler-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.