Las 10 mejores bibliotecas de Python que todo analista de datos debería aprender

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Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares en el campo del análisis de datos debido a su simplicidad, flexibilidad y potentes bibliotecas que lo convierten en una excelente herramienta para analizar datos, crear visualizaciones y realizar análisis complejos.

Ya sea que estés comenzando como analista de datos o estés buscando expandir tu conjunto de herramientas, conocer las bibliotecas correctas de Python puede mejorar significativamente tu productividad en Python.

En este artículo, exploraremos 10 bibliotecas de Python que todo analista de datos debería conocer, desglosándolas en términos simples y ejemplos de cómo puedes usarlas para resolver problemas de análisis de datos

1. Pandas – Facilitando la Manipulación de Datos

Pandas es una biblioteca de código abierto diseñada específicamente para la manipulación y análisis de datos. Proporciona dos estructuras de datos esenciales: Series (1-dimensional) y DataFrame (2-dimensional), lo que facilita trabajar con datos estructurados, como tablas o archivos CSV

Características Clave:

  • Manejo eficiente de datos faltantes.
  • Agregación y filtrado de datos.
  • Fusiones y uniones sencillas de conjuntos de datos.
  • Importación y exportación de datos en formatos como CSV, Excel, SQL y JSON.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Limpiar datos: Pandas ayuda a manejar valores faltantes, duplicados y transformaciones de datos.
  • Exploración de datos: Puedes filtrar, ordenar y agrupar datos fácilmente para explorar tendencias.
  • Manejo de archivos: Pandas puede leer y escribir datos de varios formatos de archivo como CSV, Excel, SQL y más.

Ejemplo básico de uso de 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 – La base para la manipulación de datos

NumPy (Python Numérico) es la biblioteca de Python más fundamental para la computación numérica, que proporciona soporte para grandes arreglos y matrices multidimensionales, junto con una amplia variedad de funciones matemáticas para operar sobre ellos.

NumPy es a menudo la base para bibliotecas más avanzadas como Pandas, y es la biblioteca preferida para cualquier operación que involucre números o conjuntos de datos grandes.

Características clave:

  • Funciones matemáticas (por ejemplo, media, mediana, desviación estándar).
  • Generación de números aleatorios.
  • Operaciones elemento a elemento para arreglos.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Manejo eficiente de datos: Los arreglos de NumPy son más rápidos y utilizan menos memoria en comparación con las listas de Python.
  • Operaciones Matemáticas: Puedes realizar fácilmente operaciones como suma, resta, multiplicación y otras operaciones matemáticas en grandes conjuntos de datos.
  • Integración con Bibliotecas: Muchas bibliotecas de análisis de datos, incluyendo Pandas, Matplotlib y Scikit-learn, dependen de NumPy para manejar datos.

Ejemplo básico de uso de 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. Matplotlib – Visualización de Datos

Matplotlib es una poderosa biblioteca de visualización que te permite crear una amplia variedad de gráficos estáticos, animados e interactivos en Python.

Es la herramienta ideal para crear gráficos como diagramas de barras, gráficos de líneas, diagramas de dispersión e histogramas.

Características Clave:

  • Gráficos de líneas, barras, dispersión y pasteles.
  • Gráficos personalizables.
  • Integración con Jupyter Notebooks.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Gráficos Personalizables: Puedes ajustar la apariencia de los gráficos (colores, fuentes, estilos).
  • Amplia Variedad de Gráficos: Desde gráficos básicos hasta visualizaciones complejas como mapas de calor y gráficos 3D.
  • Integración con Bibliotecas: Matplotlib funciona bien con Pandas y NumPy, facilitando la creación de gráficos directamente desde estas bibliotecas.

Ejemplo básico de uso de 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 – Visualizaciones Estadísticas Avanzadas

Seaborn se basa en Matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.

Simplifica el proceso de creación de visualizaciones complejas como diagramas de caja, gráficos de violín y gráficos de pares.

Características Clave:

  • Estilos predeterminados hermosos.
  • Funciones de alto nivel para gráficos complejos como mapas de calor, gráficos de violín y gráficos de pares.
  • Integración con Pandas.

¿Por qué Deberías Aprenderlo?

  • Visualizaciones Estadísticas: Seaborn facilita visualizar la relación entre diferentes características de datos.
  • Estética Mejorada: Aplica automáticamente mejores estilos y esquemas de color a tus gráficos.
  • Funciona con Pandas: Puedes trazar directamente DataFrames de Pandas.

Ejemplo básico de uso de 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 – Aprendizaje Automático Hecho Fácil

Scikit-learn es una biblioteca de Python ampliamente utilizada para aprendizaje automático, que proporciona herramientas simples y eficientes para la minería de datos y el análisis de datos, centrándose en algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Características Clave:

  • Preprocesamiento de datos.
  • Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Evaluación del modelo y ajuste de hiperparámetros.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Modelos de Aprendizaje Automático: Scikit-learn ofrece una variedad de algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión, agrupamiento k-means, y más.
  • Evaluación del Modelo: Proporciona herramientas para dividir conjuntos de datos, evaluar el rendimiento del modelo y ajustar hiperparámetros.
  • Herramientas de Preprocesamiento: Scikit-learn tiene funciones integradas para escalar características, codificar variables categóricas y manejar datos faltantes.

Ejemplo básico de uso de 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 – Modelos y Pruebas Estadísticas

Statsmodels es una biblioteca de Python que proporciona clases y funciones para modelado estadístico. Incluye herramientas para realizar pruebas de hipótesis, ajustar modelos de regresión y realizar análisis de series temporales.

Características Clave:

  • Modelos de regresión.
  • Análisis de series temporales.
  • Pruebas estadísticas.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Análisis de Regresión: Statsmodels ofrece múltiples técnicas de regresión, incluyendo mínimos cuadrados ordinarios (OLS) y regresión logística.
  • Pruebas estadísticas: Proporciona muchas pruebas estadísticas, como pruebas t, pruebas chi-cuadrado y ANOVA.
  • Análisis de series temporales: Statsmodels es útil para analizar y predecir datos dependientes del tiempo.

Ejemplo básico de uso de 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 – Computación Científica y Técnica Avanzada

SciPy es una biblioteca de código abierto que se basa en NumPy y proporciona funcionalidades adicionales para la computación científica y técnica.

Incluye algoritmos para optimización, integración, interpolación, problemas de autovalores y otras operaciones matemáticas avanzadas.

Características clave:

  • Optimización.
  • Procesamiento de señales.
  • Funciones estadísticas.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Computación Científica: SciPy incluye una amplia gama de herramientas para resolver problemas matemáticos complejos.
  • Algoritmos de optimización: Proporciona métodos para encontrar soluciones óptimas a problemas.
  • Procesamiento de señales: Útil para filtrar, detectar tendencias y analizar señales en datos.

Ejemplo básico de uso de 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 – Visualizaciones interactivas

Plotly es una biblioteca para crear visualizaciones interactivas basadas en la web. Te permite crear gráficos con los que los usuarios pueden hacer zoom, pasar el cursor sobre ellos e interactuar.

Características clave:

  • Gráficos interactivos.
  • Soporte para gráficos en 3D.
  • Integración con Dash para construir paneles de control.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Gráficos interactivos: Plotly facilita la creación de gráficos que permiten a los usuarios interactuar con los datos.
  • Integración web: Puedes integrar fácilmente los gráficos de Plotly en aplicaciones web o compartirlos en línea.
  • Visualizaciones ricas: Soporta una amplia variedad de visualizaciones, incluyendo gráficos en 3D, mapas de calor y mapas geográficos.

Ejemplo básico de uso de 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 – Trabajar con archivos de Excel

OpenPyXL es una biblioteca de Python que te permite leer y escribir archivos .xlsx de Excel. Es una herramienta útil cuando se trata de datos de Excel, lo cual es común en entornos empresariales y financieros.

Características clave:

  • Leer y escribir archivos .xlsx.
  • Agregar gráficos a archivos de Excel.
  • Automatizar flujos de trabajo de Excel.

¿Por qué deberías aprenderlo?

  • Manejo de Archivos Excel: Openpyxl te permite automatizar tareas relacionadas con Excel, como leer, escribir y dar formato a los datos.
  • Extracción de Datos: Puedes extraer puntos de datos específicos de archivos de Excel y manipularlos utilizando Python.
  • Crear Informes: Genera informes automatizados directamente en Excel.

Ejemplo básico de uso de 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 – Extracción de Datos Web

BeautifulSoup es una poderosa biblioteca de Python utilizada para la extracción de datos web, es decir, para extraer datos de documentos HTML y XML. Facilita el análisis de páginas web y la extracción de los datos que necesitas.

Si estás tratando con datos web que no están disponibles en un formato fácil de usar (como CSV o JSON), BeautifulSoup ayuda al permitirte interactuar con la estructura HTML de una página web.

Características Clave:

  • Analizando documentos HTML y XML.
  • Encontrando y extrayendo elementos específicos (por ejemplo, etiquetas, atributos).
  • Integración con requests para obtener datos.

¿Por qué Deberías Aprenderlo?

  • Extracción de Datos Web: BeautifulSoup simplifica el proceso de extracción de datos de documentos HTML y XML complejos.
  • Compatibilidad con Bibliotecas: Funciona bien con requests para descargar páginas web y pandas para almacenar los datos en formatos estructurados.
  • Búsqueda Eficiente: Puedes buscar elementos por etiqueta, clase, id o incluso usar selectores CSS para encontrar el contenido exacto que estás buscando.
  • Limpieza de Datos: A menudo, los datos en los sitios web están desordenados. BeautifulSoup puede limpiar y extraer las partes relevantes, facilitando su análisis.

Ejemplo básico de uso de 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)
Conclusión

Ya sea que estés limpiando datos desordenados, visualizando información o construyendo modelos predictivos, estas herramientas te proporcionan todo lo que necesitas para sobresalir en tu carrera como analista de datos. Comienza a practicar con pequeños proyectos, y pronto estarás resolviendo desafíos de datos del mundo real con facilidad.

Source:
https://www.tecmint.com/python-libraries-for-data-analysis/