每位數據分析師都應該學習的10個最佳Python庫

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Python由於其簡單性、靈活性和強大的庫已成為數據分析領域中最受歡迎的編程語言之一，使其成為分析數據、創建可視化效果和執行複雜分析的優秀工具。

無論您是作為數據分析師剛開始還是想擴展工具包，了解正確的Python庫可以顯著提高您在Python中的生產力。

在本文中，我們將探討每位數據分析師都應該知道的10個Python庫，將它們分解為簡單的術語和示例，展示您可以如何使用它們來解決數據分析問題。

1. Pandas – 輕鬆進行數據整理

Pandas是專為數據操作和分析而設計的開源庫。它提供了兩個基本數據結構：Series（1維）和 DataFrame（2維），使得使用結構化數據（如表格或CSV文件）變得簡單。

主要特點:

  • 有效處理缺失數據。
  • 數據聚合和過濾。
  • 輕鬆合併和連接數據集。
  • 從CSV、Excel、SQL和JSON等格式導入和導出數據。

為什麼應該學習它？

  • 數據清理：Pandas有助於處理缺失值、重複項和數據轉換。
  • 數據探索：您可以輕鬆篩選、排序和分組數據以探索趨勢。
  • 文件處理：Pandas可以讀取和寫入各種文件格式，如CSV、Excel、SQL等。

使用Pandas的基本示例：

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 – 數據操作的基礎

NumPy（數值Python）是最基本的Python庫，用於數值計算，它提供對大型多維數組和矩陣的支持，以及廣泛的數學函數以對它們進行操作。

NumPy常常是更高級庫如Pandas的基礎，對於涉及數字或大型數據集的任何操作都是首選庫。

關鍵特點：

  • 數學函數（例如均值、中位數、標準差）。
  • 隨機數生成。
  • 數組的逐元素操作。

為什麼應該學習它？

  • 高效的數據處理：NumPy數組比Python列表更快，並且使用的內存更少。
  • 數學運算：您可以輕鬆地在大型數據集上執行加法、減法、乘法等數學運算。
  • 與庫的整合：許多數據分析庫，包括Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，依賴於NumPy來處理數據。

使用NumPy的基本示例：

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 – 資料可視化

Matplotlib是一個強大的可視化庫，可以讓您在Python中創建各種靜態、動畫和互動式圖表。

這是創建圖形如長條圖、折線圖、散點圖和直方圖的首選工具。

主要特點：

  • 線條、長條、散點和餅圖。
  • 可自定義的圖表。
  • 與Jupyter筆記本的整合。

為什麼應該學習它？

  • 可自定義的圖表：您可以微調圖表的外觀（顏色、字體、樣式）。
  • 廣泛的圖表範圍：從基本圖表到像熱度圖和3D圖表這樣的複雜可視化。
  • 與庫的整合：Matplotlib與Pandas和NumPy配合良好，可以輕鬆地直接從這些庫繪製數據。

使用Matplotlib的基本示例：

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 – 高級統計視覺化

Seaborn 是建立在 Matplotlib 之上的，提供了一個高級介面，用於繪製吸引人且信息豐富的統計圖形。

它簡化了創建複雜可視化，如箱形圖、小提琴圖和配對圖的過程。

主要特點:

  • 漂亮的默認風格。
  • 用於複雜繪圖的高級功能，如熱力圖、小提琴圖和配對圖。
  • 與 Pandas 整合。

為什麼應該學習它？

  • 統計視覺化: Seaborn 讓不同數據特徵之間的關係可視化變得容易。
  • 增強美學: 它會自動將更好的風格和顏色方案應用到您的圖形中。
  • 與 Pandas 配合: 您可以直接從 Pandas 繪製 DataFrames。

使用 Seaborn 的基本示例:

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 – 機器學習變得簡單

Scikit-learn 是一個廣泛使用的Python庫，用於機器學習，提供了簡單且高效的工具，用於數據挖掘和數據分析，重點是監督和非監督學習算法。

主要特點:

  • 數據預處理。
  • 監督式和非監督式學習演算法。
  • 模型評估和超參數調整。

為什麼你應該學習它？

  • 機器學習模型: Scikit-learn 提供各種演算法，如線性回歸、決策樹、k-means 聚類等。
  • 模型評估: 它提供工具來分割數據集、評估模型性能及調整超參數。
  • 預處理工具: Scikit-learn 擁有內建函數，用於特徵縮放、編碼類別變數和處理缺失數據。

使用 Scikit-learn 的基本範例:

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 – 統計模型與測試

Statsmodels 是一個提供統計建模的 Python 函式庫。它包括進行假設檢驗、擬合回歸模型和進行時間序列分析的工具。

主要特點:

  • 回歸模型。
  • 時間序列分析。
  • 統計檢驗。

為什麼你應該學習它？

  • 回歸分析: Statsmodels 提供多種回歸技術，包括最小平方法 (OLS) 和邏輯回歸。
  • 統計檢定：它提供許多統計檢定，如 t 檢定、卡方檢定和方差分析。
  • 時間序列分析：Statsmodels 對於分析和預測時間相依性數據很有用。

使用 Statsmodels 的基本示例：

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 – 進階科學和技術計算

SciPy 是一個建立在 NumPy 基礎上的開源庫，為科學和技術計算提供額外功能。

它包括優化、積分、插值、特徵值問題和其他先進數學運算的演算法。

主要功能：

  • 優化。
  • 信號處理。
  • 統計函數。

為什麼要學習它？

  • 科學計算：SciPy 包含解決複雜數學問題的各種工具。
  • 優化演算法：它提供尋找問題最優解的方法。
  • 信號處理：對於在數據中過濾、檢測趨勢和分析信號很有用。

使用 SciPy 的基本示例：

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 – 交互式可視化

Plotly是用於創建互動式基於Web的可視化的庫。它允許您創建用戶可以放大、懸停和交互的情節。

主要功能:

  • 互動式情節。
  • 支持3D情節。
  • 用於構建儀表板的Dash集成。

為什麼應該學習它?

  • 互動式情節: Plotly使得創建允許用戶與數據交互的圖形變得容易。
  • Web集成: 您可以輕鬆將Plotly情節集成到Web應用程序中或在線共享它們。
  • 豐富的可視化: 它支持各種可視化，包括3D情節、熱圖和地理地圖。

使用Plotly的基本示例:

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 – 處理Excel文件

OpenPyXL是一個Python庫，允許您讀取和寫入Excel .xlsx文件。在處理商業和金融環境中常見的Excel數據時，這是一個有用的工具。

主要功能:

  • 讀取和寫入.xlsx文件。
  • 將圖表添加到Excel文件。
  • 自動化Excel工作流程。

為什麼應該學習它?

  • Excel文件處理：Openpyxl使您能夠自動執行Excel相關任務，如讀取、寫入和格式化數據。
  • 數據提取：您可以從Excel文件中提取特定數據點並使用Python進行操作。
  • 創建報告：直接生成自動報告到Excel中。

使用OpenPyXL的基本示例：

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 – 網頁抓取

BeautifulSoup是一個強大的Python庫，用於網頁抓取 – 即從HTML和XML文檔中提取數據。它使解析網頁和提取所需數據變得容易。

如果您處理的網絡數據不是以易於使用的格式（如CSV或JSON）提供的，BeautifulSoup通過允許您與網頁的HTML結構進行交互來幫助您。

關鍵功能：

  • 解析HTML和XML文檔。
  • 查找和提取特定元素（例如標籤、屬性）。
  • 與requests集成以獲取數據。

為什麼應該學習它？

  • 網頁抓取：BeautifulSoup簡化了從復雜HTML和XML文檔中提取數據的過程。
  • 與庫的兼容性：它與requests和pandas很好地配合，在下載網頁和將數據存儲為結構化格式方面表現出色。
  • 高效搜索：您可以按标签、类、ID搜索元素，甚至可以使用CSS选择器找到您要查找的确切内容。
  • 清理数据：通常，网站上的数据很混乱。BeautifulSoup可以清理和提取相关部分，使分析变得更容易。

使用BeautifulSoup的基本示例：

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)
結論

無論您是清理混亂數據、可視化洞察力還是構建預測模型，這些工具提供了您在數據分析師職業中所需的一切。從小型項目開始練習，很快，您將輕鬆應對解決真實世界的數據挑戰。

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