بايثون أصبحت واحدة من أكثر لغات البرمجة شعبية في مجال تحليل البيانات بسبب بساطتها ومرونتها والمكتبات القوية التي تجعلها أداة ممتازة لتحليل البيانات وإنشاء الرسوم البيانية وأداء التحليلات المعقدة.
سواء كنت مبتدئًا كمحلل بيانات أو تبحث عن توسيع مجموعة الأدوات الخاصة بك، معرفة المكتبات الصحيحة في بايثون يمكن أن تعزز بشكل كبير إنتاجيتك في بايثون.
في هذه المقالة، سنستكشف 10 مكتبات في بايثون يجب على كل محلل بيانات معرفتها، مقسمة إلى مصطلحات بسيطة وأمثلة على كيفية استخدامها لحل مشاكل تحليل البيانات.
1. بانداز – تسهيل تجهيز البيانات
بانداز هي مكتبة مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا لتلاعب البيانات وتحليلها. توفر هيكلي بيانات أساسيين: سيريز (بعدين) وفريم داتا (بعدين)، واللذان يجعلان من السهل العمل مع البيانات المنظمة، مثل الجداول أو ملفات CSV.
الميزات الرئيسية:
- التعامل الفعال مع البيانات المفقودة.
- التجميع والتصفية للبيانات.
- الدمج والانضمام السهل للمجموعات البيانات.
- استيراد وتصدير البيانات من تنسيقات مثل CSV وExcel وSQL وJSON.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- تنظيف البيانات: تساعد Pandas في التعامل مع القيم المفقودة، والتكرارات، وتحويلات البيانات.
- استكشاف البيانات: يمكنك تصفية وفرز وتجميع البيانات بسهولة لاستكشاف الاتجاهات.
- معالجة الملفات: يمكن لـ Pandas قراءة وكتابة البيانات من مختلف تنسيقات الملفات مثل CSV، Excel، SQL، وغيرها.
مثال أساسي على استخدام 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 – الأساس لتلاعب البيانات
NumPy (نموذج البايثون الرقمي) هو أساسية أكثر مكتبة بايثون أساسية للحوسبة الرقمية، والتي توفر الدعم لمصفوفات كبيرة ومتعددة الأبعاد والمصفوفات، جنبًا إلى جنب مع مجموعة واسعة من الوظائف الرياضية للعمل عليها.
غالبًا ما يكون NumPy هو الأساس لمكتبات أكثر تطورًا مثل Pandas، وهو المكتبة المفضلة لأي عملية تتضمن الأرقام أو مجموعات بيانات كبيرة.
الميزات الرئيسية:
- الوظائف الرياضية (مثل الوسيط، الوسيط، الانحراف المعياري).
- توليد الأرقام العشوائية.
- عمليات عنصرية للمصفوفات.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- معالجة البيانات الفعالة: تعمل مصفوفات NumPy بشكل أسرع وتستخدم أقل من الذاكرة مقارنة بقوائم Python.
- العمليات الرياضية: يمكنك أداء العمليات مثل الجمع والطرح والضرب وعمليات رياضية أخرى على مجموعات بيانات كبيرة بسهولة.
- التكامل مع المكتبات: تعتمد العديد من مكتبات تحليل البيانات، بما في ذلك باندا Pandas وماتبلوتليب Matplotlib وسكايت-ليرن Scikit-learn، على نمباي NumPy لمعالجة البيانات.
مثال أساسي على استخدام نمباي 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. ماتبلوتليب – تصوير البيانات
ماتبلوتليب Matplotlib هي مكتبة تصوير قوية تتيح لك إنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية الثابتة والمتحركة والتفاعلية في بايثون.
إنها الأداة المفضلة لإنشاء رسوم بيانية مثل الرسوم الشريطية والرسوم الخطية والرسوم النقطية والهستوغرامات.
الميزات الرئيسية:
- رسوم خطية وشريطية ونقطية ودائرية.
- رسوم بيانية قابلة للتخصيص.
- التكامل مع دفاتر جوبيتر Jupyter Notebooks.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- رسوم بيانية قابلة للتخصيص: يمكنك ضبط مظهر الرسوم (الألوان، الخطوط، الأنماط).
- مجموعة واسعة من الرسوم البيانية: من الرسوم البسيطة إلى التصورات المعقدة مثل الخرائط الحرارية والرسوم ثلاثية الأبعاد.
- التكامل مع المكتبات: يعمل ماتبلوتليب بشكل جيد مع باندا Pandas و نمباي NumPy، مما يجعل من السهل رسم البيانات مباشرة من هذه المكتبات.
مثال أساسي على استخدام ماتبلوتليب 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 – تصورات إحصائية متقدمة
Seaborn تم بناؤها على أساس Matplotlib وتوفر واجهة مستوى عالٍ لرسم رسومات إحصائية جذابة ومفيدة.
تبسط عملية إنشاء تصورات معقدة مثل مخططات الصناديق، ومخططات الكمان، ومخططات الأزواج.
الميزات الرئيسية:
- أنماط افتراضية جميلة.
- وظائف مستوى عالٍ للمخططات المعقدة مثل الخرائط الحرارية، ومخططات الكمان، ومخططات الأزواج.
- تكامل مع Pandas.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- تصورات إحصائية: يجعل Seaborn من السهل تصور العلاقة بين ميزات البيانات المختلفة.
- تحسين الجماليات: يقوم تلقائيًا بتطبيق أنماط ومخططات ألوان أفضل على رسوماتك.
- يعمل مع Pandas: يمكنك رسم DataFrames مباشرة من Pandas.
مثال أساسي على استخدام 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 – تعلم الآلة بسهولة
Scikit-learn هي مكتبة Python مستخدمة على نطاق واسع للتعلم الآلي، توفر أدوات بسيطة وفعالة لتنقيب البيانات وتحليل البيانات، مركزة على خوارزميات التعلم التشريفي وغير التشريفي.
الميزات الرئيسية:
- تحضير البيانات.
- خوارزميات التعلم التدريبي وغير التدريبي.
- تقييم النماذج وضبط الهايبرباراميترات.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- نماذج التعلم الآلي: يقدم Scikit-learn مجموعة متنوعة من الخوارزميات مثل الانحدار الخطي، وشجرة القرار، وتجميع k-means، وغيرها.
- تقييم النموذج: يوفر أدوات لتقسيم مجموعات البيانات، وتقييم أداء النموذج، وضبط الهايبرباراميترات.
- أدوات التحضير المسبق: يحتوي Scikit-learn على وظائف مدمجة لتحجيم الميزات، وترميز المتغيرات الفئوية، ومعالجة البيانات الناقصة.
مثال أساسي عن استخدام 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 – النماذج والاختبارات الإحصائية
Statsmodels هي مكتبة Python توفر فئات ووظائف للنمذجة الإحصائية. تتضمن أدوات لإجراء اختبارات الافتراضات، وتناسب نماذج الانحدار، وإجراء تحليل السلاسل الزمنية.
الميزات الرئيسية:
- نماذج الانحدار.
- تحليل السلاسل الزمنية.
- اختبارات إحصائية.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- تحليل الانحدار: تقدم Statsmodels تقنيات انحدار متعددة، بما في ذلك أقل المربعات العادية (OLS) والانحدار اللوجستي.
- اختبارات إحصائية: يوفر العديد من الاختبارات الإحصائية، مثل اختبارات t، واختبارات chi-square، واختبار ANOVA.
- تحليل سلاسل زمنية: يعتبر Statsmodels مفيدًا لتحليل وتوقع البيانات التي تعتمد على الزمن.
مثال أساسي على استخدام 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 – الحوسبة العلمية والتقنية المتقدمة
SciPy هي مكتبة مفتوحة المصدر تعتمد على NumPy وتوفر وظائف إضافية للحوسبة العلمية والتقنية.
تتضمن خوارزميات للتحسين، التكامل، التفاوت، مشاكل القيم الذاتية، وعمليات رياضية متقدمة أخرى.
الميزات الرئيسية:
- التحسين.
- معالجة الإشارات.
- الدوال الإحصائية.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- الحوسبة العلمية: تتضمن SciPy مجموعة واسعة من الأدوات لحل المشاكل الرياضية المعقدة.
- خوارزميات التحسين: توفر طرق لإيجاد الحلول الأمثل للمشاكل.
- معالجة الإشارات: مفيدة للتصفية، واكتشاف الاتجاهات، وتحليل الإشارات في البيانات.
مثال أساسي على استخدام 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 – تصورات تفاعلية
Plotly هي مكتبة لإنشاء تصورات تفاعلية على الويب. تتيح لك إنشاء رسوم بيانية يمكن للمستخدمين التكبير فيها، وتحويم المؤشر فوقها، والتفاعل معها.
الميزات الرئيسية:
- الرسوم التفاعلية.
- دعم للرسوم ثلاثية الأبعاد.
- دمج Dash لبناء لوحات القيادة.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- الرسوم التفاعلية: تجعل Plotly من السهل إنشاء رسوم بيانية تسمح للمستخدمين بالتفاعل مع البيانات.
- التكامل مع الويب: يمكنك بسهولة دمج الرسوم البيانية من Plotly في تطبيقات الويب أو مشاركتها عبر الإنترنت.
- تصورات غنية: تدعم مجموعة واسعة من التصورات، بما في ذلك الرسوم ثلاثية الأبعاد، وخرائط الحرارة، والخرائط الجغرافية.
مثال بسيط على استخدام 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 – العمل مع ملفات Excel
OpenPyXL هي مكتبة Python تسمح لك بقراءة وكتابة ملفات Excel .xlsx. إنها أداة مفيدة عند التعامل مع بيانات Excel، والتي تعتبر شائعة في إعدادات الأعمال والتمويل.
الميزات الرئيسية:
- قراءة وكتابة ملفات
.xlsx. - إضافة رسوم بيانية إلى ملفات Excel.
- تأتيمتة سير العمل في Excel.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- معالجة ملف Excel: يتيح لك Openpyxl أتمتة المهام المتعلقة بـ Excel مثل قراءة وكتابة وتنسيق البيانات.
- استخراج البيانات: يمكنك استخراج نقاط البيانات المحددة من ملفات Excel ومعالجتها باستخدام Python.
- إنشاء تقارير: إنشاء تقارير آلية مباشرة في Excel.
مثال أساسي على استخدام 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 – جلب البيانات من الويب
BeautifulSoup هي مكتبة Python قوية تستخدم لجلب البيانات من الويب – أي استخراج البيانات من مستندات HTML و XML. تجعل من السهل تحليل صفحات الويب واستخراج البيانات التي تحتاجها.
إذا كنت تتعامل مع بيانات الويب التي ليست متوفرة في تنسيق سهل الاستخدام (مثل CSV أو JSON)، فإن BeautifulSoup تساعدك عن طريق السماح لك بالتفاعل مع هيكل HTML لصفحة الويب.
الميزات الرئيسية:
- تحليل مستندات HTML و XML.
- البحث عن العناصر المحددة واستخراجها (على سبيل المثال، الوسوم، السمات).
- التكامل مع requests لجلب البيانات.
لماذا يجب عليك تعلمها؟
- جلب البيانات من الويب: يبسط BeautifulSoup عملية استخراج البيانات من مستندات HTML و XML المعقدة.
- التوافق مع المكتبات: إنه يعمل بشكل جيد مع requests لتنزيل صفحات الويب و pandas لتخزين البيانات في تنسيقات منظمة.
- البحث الفعال: يمكنك البحث عن العناصر حسب العلامة، الفئة، الهوية، أو حتى استخدام محددات CSS للعثور على المحتوى الدقيق الذي تبحث عنه.
- تنظيف البيانات: في كثير من الأحيان، تكون البيانات على المواقع فوضوية. يمكن لـ BeautifulSoup تنظيف واستخراج الأجزاء ذات الصلة، مما يجعل عملية التحليل أسهل.
مثال أساسي على استخدام 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)
الاستنتاج
سواء كنت تقوم بتنظيف البيانات الفوضوية، أو تصوير الرؤى، أو بناء النماذج التنبؤية، توفر هذه الأدوات كل ما تحتاجه لتتفوق في مهنة تحليل البيانات الخاصة بك. ابدأ التدريب على المشاريع الصغيرة، وفي وقت قريب، سوف تكون قادرًا على حل تحديات البيانات الحقيقية بسهولة.
Source:
https://www.tecmint.com/python-libraries-for-data-analysis/