Top 20 Python -Bibliotheken für die Datenanalyse für 2025

In der heutigen datengesteuerten Welt ist eine effiziente Datenanalyse für fundierte Entscheidungen von größter Bedeutung. Python ist mit seiner benutzerfreundlichen Syntax und umfangreichen Bibliotheken zur Anlaufzeit für Datenwissenschaftler und Analysten geworden. In diesem Artikel werden zehn essentielle Python -Bibliotheken für die Datenanalyse hervorgehoben, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer gerecht werden.

Inhaltsverzeichnis

• 1. Numpy
• 2. Pandas
• 3. Matplotlib
• 4. Seeborn
• 5. Scipy
• 6. Scikit-Learn
• 7. StatsModels
• 8. Handlung
• 9. PYSPARK
• 10. Altair
• Auswählen der richtigen Bibliothek
• Pythons Datenanalysevorteile
• Abschluss

1. Numpy: Die Stiftung

Numpy bildet das Grundgestein der numerischen Computerfunktionen von Python. Es zeichnet sich aus der Umstellung großer, mehrdimensionaler Arrays und Matrizen aus und bietet eine umfassende Suite mathematischer Funktionen für eine effiziente Array-Manipulation.

Stärken:

• Optimiert für große Datensätze.
• Robuste mathematische Funktionen (lineare Algebra, Fourier -Transformationen).
• Nahtlose Integration in andere Bibliotheken.

Einschränkungen:

• Fehlen erweiterte Datenmanipulationsmerkmale.
• Benötigt Pandas für markierte Daten.

 Numph als NP importieren

Data = NP.Array ([1, 2, 3, 4, 5])
print ("Array:", Daten)
print ("Mean:", np.mean (Daten))
print ("Standardabweichung:", np.std (Daten))

Ausgabe

2. Pandas: Daten streiten sich einfach

Pandas vereinfacht die Datenmanipulation mit seiner DataFrame -Struktur, ideal für die Arbeit mit tabellarischen Daten. Die Reinigung, Transformation und Analyse strukturierter Datensätze wird bei Pandas erheblich einfacher.

Stärken:

• Stromlinienvorbereitung.
• Leistungsstarke Funktionen für das Zusammenführen, Filtern und Gruppieren.
• Ausgezeichnete Numpy -Integration.

Einschränkungen:

• Die Leistung kann sich mit extrem großen Datensätzen verschlechtern.
• Hoher Speicherverbrauch für massive Datensätze.

 Pandas als PD importieren

Data = Pd.Dataframe ({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Score': [85, 90, 95]})
print ("DataFrame: \ n", Daten)
print ("Durchschnittsalter:", Daten ['Alter']. Mean ())
print ("gefilterte Datenframe: \ n", Daten [Daten ['Score']> 90])

Ausgabe

3. Matplotlib: statische und interaktive Visualisierungen

Matplotlib ist eine vielseitige Ploting -Bibliothek, die die Erstellung einer breiten Palette von statischen, interaktiven und sogar animierten Visualisierungen ermöglicht.

Stärken:

• Hoch anpassbare Diagramme.
• Grundlage für andere Handlungsbibliotheken.
• Unterstützt verschiedene Handlungstypen (Linie, Streuung, Balken usw.).

Einschränkungen:

• Kann für fortschrittliche Visualisierungen komplex sein.
• Die Ästhetik kann weniger poliert sein als neuere Bibliotheken.

 matplotlib.pyplot als pLT importieren

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
PLT.PLOT (x, y, label = "Zeilendiagramm")
pt.xlabel ('x-axis')
Plt.ylabel ('y-Achse')
Plt.title ('Matplotlib -Beispiel')
Plt.Legend ()
Plt.Show ()

Ausgabe

4. Seeborn: Statistische Visualisierungen mit Stil

Seeborn baut auf Matplotlib auf und vereinfacht die Schaffung statistisch informativer und visuell ansprechender Diagramme.

Stärken:

• Elegante und informative Visualisierungen.
• Eingebaute Themen und Farbpaletten.
• Einfache Schaffung komplexer statistischer Diagramme (Wärme, Paardiagramme).

Einschränkungen:

• Stützt sich auf Matplotlib.
• Die Anpassungsoptionen sind weniger umfangreich als Matplotlib.

 Importieren Sie Seeborn als SNS
matplotlib.pyplot als pLT importieren

Daten = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
sns.histplot (Daten, kde = true)
PLT.TITLE ('SEABORN HISTOGRAM')
Plt.Show ()

Ausgabe

5. Scipy: Wissenschaftliche Computerwerkzeuge

Scipy erweitert Numpy und bietet erweiterte Tools für das wissenschaftliche Computer, einschließlich Optimierung, Integration und Signalverarbeitung.

Stärken:

• Umfassende Bibliothek für wissenschaftliche Aufgaben.
• Gut dokumentiert und ausgiebig verwendet.
• Integriert sich gut in Numpy und Pandas.

Einschränkungen:

• Erfordert das Verständnis der Konzepte für wissenschaftliche Computer.
• Nicht ideal für Datenmanipulation auf hoher Ebene.

 von scipy.stats import test_ind

Gruppe1 = [1, 2, 3, 4, 5]
Gruppe2 = [2, 3, 4, 5, 6]
t_stat, p_value = ttest_ind (Gruppe1, Gruppe2)
print ("t-statistic:", t_stat)
print ("p-Wert:", p_Value)

Ausgabe

6. Scikit-Learn: maschinelles Lernen in Python

Scikit-Learn ist eine leistungsstarke Bibliothek für maschinelles Lernen, die Tools zur Klassifizierung, Regression, Clusterbildung und Dimensionalitätsreduzierung bereitstellt.

Stärken:

• Benutzerfreundliche API.
• Breites Angebot an maschinellem Lernmodellen.
• Integriert sich gut in Pandas und Numpy.

Einschränkungen:

• Begrenzte Unterstützung bei Deep Learning.
• Nicht optimiert für groß angelegte verteilte Schulungen.

 Aus sklearn.linear_model importieren Sie linearRegression

X = [[1], [2], [3], [4]]
y = [2, 4, 6, 8]
Modell = linearRegression ()
model.fit (x, y)
print ("Vorhersage für x = 5:", Modell.Predict ([5]]) [0])

Ausgabe

7. StatsModels: Statistische Modellierung und Tests

StatsModels konzentriert sich auf statistische Modellierungs- und Hypothesentests, insbesondere auf Ökonometrie und statistische Forschung.

Stärken:

• Detaillierte statistische Testergebnisse.
• Starke Betonung der Hypothesentests.
• Gut geeignet für die ökonometrische Analyse.

Einschränkungen:

• Steilere Lernkurve.
• Kann für die Vorhersagemodellierung langsamer sein als Scikit-Learn.

 statsmodels.api als SM importieren

X = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
X = sm.add_constant (x)
Modell = sm.ols (y, x) .fit ()
print (model.summary ())

Ausgabe

8. Handlung: Interaktive webbasierte Visualisierungen

Plotly erstellt interaktive und webrede Visualisierungen, perfekt für Dashboards und Webanwendungen.

Stärken:

• Hoch interaktive Diagramme.
• Einfache Integration von Webanwendungen.
• Unterstützt 3D- und Fortgeschrittenen -Diagrammtypen.

Einschränkungen:

• Höhere Browser -Ressourcenverbrauch für große Datensätze.
• Möglicherweise erfordern zusätzliche Konfiguration für die Bereitstellung.

 plotly.express als px importieren

Data = px.data.iris ()
Abb.
Abb.Show ()

Ausgabe

9. PYSPARK: Big Data -Verarbeitung mit Spark

PYSPARK bietet eine Python-Schnittstelle zu Apache Spark und aktiviert verteilte Computing für die Datenverarbeitung in großem Maßstab.

Stärken:

• Effiziente Big -Data -Handhabung.
• Integriert sich in Hadoop und andere Big Data -Tools.
• Beinhaltet MLLIB für maschinelles Lernen.

Einschränkungen:

• Erfordert eine Funkenumgebung.
• Steilere Lernkurve.

 ! PIP Installieren Sie PYSPARK
von pyspark.sql import sparkaSession

Spark = SparkSession.builder.Appname ("pyspark Beispiel"). GetorCreate ()
Data = Spark.Createdataframe ([(1, "Alice"), (2, "Bob")], ["ID", "Name"])
Data.show ()

Ausgabe

10. Altair: deklarative statistische Visualisierungen

Altair ist eine deklarative Visualisierungsbibliothek, die auf Vega und Vega-Lite basiert und eine kurze Syntax für die Erstellung von anspruchsvollen Diagrammen bietet.

Stärken:

• Einfache Syntax für komplexe Visualisierungen.
• Integriert sich gut in Pandas.

Einschränkungen:

• Weniger interaktiv als Handlung.
• Nicht ideal für extrem große Datensätze.

 Altair als Alt importieren
Pandas als PD importieren

Data = pd.dataframe ({'x': ['a', 'b', 'c'], 'y': [5, 10, 15]})
Diagramm = Alt.chart (Daten) .mark_bar (). Encode (x = 'x', y = 'y')
Diagramm.Display ()

Ausgabe

Auswählen der richtigen Bibliothek

Die Auswahl der entsprechenden Bibliothek hängt von mehreren Faktoren ab: der Art Ihrer Aufgabe (Datenreinigung, Visualisierung, Modellierung), Datensatzgröße, Analyseziele und Ihrer Erfahrungsstufe. Berücksichtigen Sie die Stärken und Einschränkungen jeder Bibliothek, bevor Sie Ihre Auswahl treffen.

Pythons Datenanalysevorteile

Die Beliebtheit von Python in der Datenanalyse beruht auf der Benutzerfreundlichkeit, der umfangreichen Bibliotheken, der starken Unterstützung der Community und der nahtlosen Integration in Big Data -Tools.

Abschluss

Pythons reichhaltiges Ökosystem der Bibliotheken ermöglicht es Datenanalysten, verschiedene Herausforderungen zu bewältigen, von einfachen Datenerforschung bis hin zu komplexen Aufgaben des maschinellen Lernens. Die Auswahl der richtigen Tools für den Job ist entscheidend. Diese Übersicht bietet eine solide Grundlage für die Auswahl der besten Python -Bibliotheken für Ihre Datenanalyseanforderungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 20 Python -Bibliotheken für die Datenanalyse für 2025. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!