30 個資料工程必備的Python 包

Python 可以說是最容易入門的程式語言，在numpy，scipy等基礎套件的幫助下，對於資料的處理和機器學習來說Python可以說是目前最好的語言，在各位大佬和熱心貢獻者的幫助下Python擁有一個龐大的社群支援技術發展，開發兩個各種Python 套件來幫助資料人員的工作。

在本文中，將介紹一些非常獨特的並且好用的 Python 包，它們可以在許多方面幫助你建立資料的工作流程。

1、Knockknock

Knockknock是一個簡單的Python包，它會在機器學習模型訓練結束或崩潰時通知您。我們可以透過多種管道獲得通知，如電子郵件、Slack、Microsoft Teams等。

為了安裝該套件，我們使用以下程式碼。

pip install knockknock

例如，我們可以使用以下程式碼將機器學習建模訓練狀態通知指定的電子郵件地址。

from knockknock import email_senderfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np@email_sender(recipient_emails=["<your_email@address.com>", "<your_second_email@address.com>"], sender_email="<sender_email@gmail.com>")def train_linear_model(your_nicest_parameters):x = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])y = np.dot(x, np.array([1, 2])) + 3 regression = LinearRegression().fit(x, y)return regression.score(x, y)

這樣就可以在該函數出現問題或完成時獲得通知。

2、tqdm

當需要進行迭代或循環時，如果你需要顯示進度條?那麼tqdm就是你需要的。這個套件將在你的筆記本或命令提示字元中提供一個簡單的進度計。

讓我們從安裝套件開始。

pip install tqdm

然後可以使用以下程式碼來顯示循環過程中的進度條。

from tqdm import tqdmq = 0for i in tqdm(range(10000000)):q = i +1

就像上面的gifg，它可以在notebook上顯示一個很好的進度條。當有一個複雜的迭代並且想要追蹤進度時，它會非常有用。

3、Pandas-log

Panda -log可以對Panda的基本操作提供回饋，如.query、.drop、.merge等。它基於R的Tidyverse，可以使用它來了解所有資料分析步驟。

安裝套件

pip install pandas-log

安裝套件之後，看看下面的範例。

import pandas as pdimport numpy as npimport pandas_logdf = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],"toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]})

然後讓我們試著用下面的程式碼做一個簡單的 pandas 操作記錄。

with pandas_log.enable():res = (df.drop("born", axis = 1).groupby('name'))

透過 pandas-log，我們可以取得所有的執行資訊。

4、Emoji

顧名思義，Emoji 是一個支援 emoji 文字解析的 Python 套件。通常，我們很難用 Python 處理表情符號，但 Emoji 套件可以幫助我們轉換。

使用以下程式碼安裝 Emoji 套件。

pip install emoji

看看下面程式碼：

import emojiprint(emoji.emojize('Python is :thumbs_up:'))

有了這個包，可以輕易的輸出表情符號。

5、TheFuzz

TheFuzz 使用 Levenshtein 距離來匹配文字以計算相似度。

pip install thefuzz

以下程式碼介紹如何使用 TheFuzz 進行相似性文字比對。

from thefuzz import fuzz, process#Testing the score between two sentencesfuzz.ratio("Test the word", "test the Word!")

TheFuzz 也可以同時從多個單字中提取相似度分數。

choices = ["Atlanta Falcons", "New York Jets", "New York Giants", "Dallas Cowboys"]process.extract("new york jets", choices, limit=2)

TheFuzz 適用於任何文字資料相似性偵測，而這個工作在nlp中非常重要。

6、Numerizer

Numerizer 可將寫入的數字文字轉換為對應的整數或浮點數。

pip install numerizer

然後 讓我們嘗試幾個輸入來轉換。

from numerizer import numerizenumerize('forty two')

如果使用另一種書寫風格，它也可以工作的。

numerize('forty-two')

numerize('nine and three quarters')

如果輸入不是數字的表達式，那麼將會保留：

numerize('maybe around nine and three quarters')

7、PyAutoGUI

PyAutoGUI 可以自动控制鼠标和键盘。

pip install pyautogui

然后我们可以使用以下代码测试。

import pyautoguipyautogui.moveTo(10, 15)pyautogui.click()pyautogui.doubleClick()pyautogui.press('enter')

上面的代码会将鼠标移动到某个位置并单击鼠标。 当需要重复操作（例如下载文件或收集数据）时，非常有用。

8、Weightedcalcs

Weightedcalcs 用于统计计算。 用法从简单的统计数据（例如加权平均值、中位数和标准变化）到加权计数和分布等。

pip install weightedcalcs

使用可用数据计算加权分布。

import seaborn as snsdf = sns.load_dataset('mpg')import weightedcalcs as wccalc = wc.Calculator("mpg")

然后我们通过传递数据集并计算预期变量来进行加权计算。

calc.distribution(df, "origin")

9、scikit-posthocs

scikit-posthocs 是一个用于“事后”测试分析的 python 包，通常用于统计分析中的成对比较。 该软件包提供了简单的类似 scikit-learn API 来进行分析。

pip install scikit-posthocs

然后让我们从简单的数据集开始，进行 ANOVA 测试。

import statsmodels.api as saimport statsmodels.formula.api as sfaimport scikit_posthocs as spdf = sa.datasets.get_rdataset('iris').datadf.columns = df.columns.str.replace('.', '')lm = sfa.ols('SepalWidth ~ C(Species)', data=df).fit()anova = sa.stats.anova_lm(lm)print(anova)

获得了 ANOVA 测试结果，但不确定哪个变量类对结果的影响最大，可以使用以下代码进行原因的查看。

sp.posthoc_ttest(df, val_col='SepalWidth', group_col='Species', p_adjust='holm')

使用 scikit-posthoc，我们简化了事后测试的成对分析过程并获得了 P 值

10、Cerberus

Cerberus 是一个用于数据验证的轻量级 python 包。

pip install cerberus

Cerberus 的基本用法是验证类的结构。

from cerberus import Validatorschema = {'name': {'type': 'string'}, 'gender':{'type': 'string'}, 'age':{'type':'integer'}}v = Validator(schema)

定义好需要验证的结构后，可以对实例进行验证。

document = {'name': 'john doe', 'gender':'male', 'age': 15}v.validate(document)

如果匹配，则 Validator 类将输出True 。 这样我们可以确保数据结构是正确的。

11、ppscore

ppscore 用于计算与目标变量相关的变量的预测能力。 该包计算可以检测两个变量之间的线性或非线性关系的分数。 分数范围从 0（无预测能力）到 1（完美预测能力）。

pip install ppscore

使用 ppscore 包根据目标计算分数。

import seaborn as snsimport ppscore as ppsdf = sns.load_dataset('mpg')pps.predictors(df, 'mpg')

结果进行了排序。 排名越低变量对目标的预测能力越低。

12、Maya

Maya 用于尽可能轻松地解析 DateTime 数据。

pip install maya

然后我们可以使用以下代码轻松获得当前日期。

import mayanow = maya.now()print(now)

还可以为明天日期。

tomorrow = maya.when('tomorrow')tomorrow.datetime()

13、Pendulum

Pendulum 是另一个涉及 DateTime 数据的 python 包。 它用于简化任何 DateTime 分析过程。

pip install pendulum

我们可以对实践进行任何的操作。

import pendulumnow = pendulum.now("Europe/Berlin")now.in_timezone("Asia/Tokyo")now.to_iso8601_string()now.add(days=2)

14、category_encoders

category_encoders 是一个用于类别数据编码（转换为数值数据）的python包。 该包是各种编码方法的集合，我们可以根据需要将其应用于各种分类数据。

pip install category_encoders

可以使用以下示例应用转换。

from category_encoders import BinaryEncoderimport pandas as pdenc = BinaryEncoder(cols=['origin']).fit(df)numeric_dataset = enc.transform(df)numeric_dataset.head()

15、scikit-multilearn

scikit-multilearn 可以用于特定于多类分类模型的机器学习模型。 该软件包提供 API 用于训练机器学习模型以预测具有两个以上类别目标的数据集。

pip install scikit-multilearn

利用样本数据集进行多标签KNN来训练分类器并度量性能指标。

from skmultilearn.dataset import load_datasetfrom skmultilearn.adapt import MLkNNimport sklearn.metrics as metricsX_train, y_train, feature_names, label_names = load_dataset('emotions', 'train')X_test, y_test, _, _ = load_dataset('emotions', 'test')classifier = MLkNN(k=3)prediction = classifier.fit(X_train, y_train).predict(X_test)metrics.hamming_loss(y_test, prediction)

16、Multiset

Multiset类似于内置的set函数，但该包允许相同的字符多次出现。

pip install multiset

可以使用下面的代码来使用 Multiset 函数。

from multiset import Multisetset1 = Multiset('aab')set1

17、Jazzit

Jazzit 可以在我们的代码出错或等待代码运行时播放音乐。

pip install jazzit

使用以下代码在错误情况下尝试示例音乐。

from jazzit import error_track@error_track("curb_your_enthusiasm.mp3", wait=5)def run():for num in reversed(range(10)):print(10/num)

这个包虽然没什么用，但是它的功能是不是很有趣，哈

18、handcalcs

handcalcs 用于简化notebook中的数学公式过程。 它将任何数学函数转换为其方程形式。

pip install handcalcs

使用以下代码来测试 handcalcs 包。 使用 %%render 魔术命令来渲染 Latex 。

import handcalcs.renderfrom math import sqrt

%%rendera = 4b = 6c = sqrt(3*a + b/7)

19、NeatText

NeatText 可简化文本清理和预处理过程。 它对任何 NLP 项目和文本机器学习项目数据都很有用。

pip install neattext

使用下面的代码，生成测试数据

import neattext as nt mytext = "This is the word sample but ,our WEBSITE is https://exaempleeele.com ✨."docx = nt.TextFrame(text=mytext)

TextFrame 用于启动 NeatText 类然后可以使用各种函数来查看和清理数据。

docx.describe()

使用 describe 函数，可以显示每个文本统计信息。进一步清理数据，可以使用以下代码。

docx.normalize()

20、Combo

Combo 是一个用于机器学习模型和分数组合的 python 包。 该软件包提供了一个工具箱，允许将各种机器学习模型训练成一个模型。 也就是可以对模型进行整合。

pip install combo

使用来自 scikit-learn 的乳腺癌数据集和来自 scikit-learn 的各种分类模型来创建机器学习组合。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom combo.models.classifier_stacking import Stackingfrom combo.utils.data import evaluate_print

接下来，看一下用于预测目标的单个分类器。

# Define data file and read X and yrandom_state = 42X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4,random_state=random_state)# initialize a group of clfsclassifiers = [DecisionTreeClassifier(random_state=random_state),LogisticRegression(random_state=random_state),KNeighborsClassifier(),RandomForestClassifier(random_state=random_state),GradientBoostingClassifier(random_state=random_state)]clf_names = ['DT', 'LR', 'KNN', 'RF', 'GBDT']for i, clf in enumerate(classifiers):clf.fit(X_train, y_train)y_test_predict = clf.predict(X_test)evaluate_print(clf_names[i] + ' | ', y_test, y_test_predict)print()

使用 Combo 包的 Stacking 模型。

clf = Stacking(classifiers, n_folds=4, shuffle_data=False,keep_original=True, use_proba=False,random_state=random_state)clf.fit(X_train, y_train)y_test_predict = clf.predict(X_test)evaluate_print('Stacking | ', y_test, y_test_predict)

21、PyAztro

你是否需要星座数据或只是对今天的运气感到好奇？ 可以使用 PyAztro 来获得这些信息！ 这个包有幸运数字、幸运标志、心情等等。 这是我们人工智能算命的基础数据，哈

pip install pyaztro

使用以下代码访问今天的星座信息。

import pyaztropyaztro.Aztro(sign='gemini').description

22、Faker

Faker 可用于简化生成合成数据。 许多开发人员使用这个包来创建测试的数据。

pip install Faker

要使用 Faker 包生成合成数据

from faker import Fakerfake = Faker()

生成名字

fake.name()

每次从 Faker 类获取 .name 属性时，Faker 都会随机生成数据。

23、Fairlearn

Fairlearn 用于评估和减轻机器学习模型中的不公平性。 该软件包提供了许多查看偏差所必需的 API。

pip install fairlearn

然后可以使用 Fairlearn 的数据集来查看模型中有多少偏差。

from fairlearn.metrics import MetricFrame, selection_ratefrom fairlearn.datasets import fetch_adultdata = fetch_adult(as_frame=True)X = data.datay_true = (data.target == '>50K') * 1sex = X['sex']selection_rates = MetricFrame(metrics=selection_rate,y_true=y_true,y_pred=y_true,sensitive_features=sex)fig = selection_rates.by_group.plot.bar(legend=False, rot=0,title='Fraction earning over $50,000')

Fairlearn API 有一个 selection_rate 函数，可以使用它来检测组模型预测之间的分数差异，以便我们可以看到结果的偏差。

24、tiobeindexpy

tiobeindexpy 用于获取 TIOBE 索引数据。 TIOBE 指数是一个编程排名数据，对于开发人员来说是非常重要的因为我们不想错过编程世界的下一件大事。

pip install tiobeindexpy

可以通过以下代码获得当月前 20 名的编程语言排名。

from tiobeindexpy import tiobeindexpy as tbdf = tb.top_20()

25、pytrends

pytrends 可以使用 Google API 获取关键字趋势数据。如果想要了解当前的网络趋势或与我们的关键字相关的趋势时，该软件包非常有用。这个需要访问google，所以你懂的。

pip install pytrends

假设我想知道与关键字“Present Gift”相关的当前趋势，

from pytrends.request import TrendReqimport pandas as pdpytrend = TrendReq()keywords = pytrend.suggestions(keyword='Present Gift')df = pd.DataFrame(keywords)df

该包将返回与关键字相关的前 5 个趋势。

26、visions

visions 是一个用于语义数据分析的 python 包。 该包可以检测数据类型并推断列的数据应该是什么。

pip install visions

可以使用以下代码检测数据中的列数据类型。 这里使用 seaborn 的 Titanic 数据集。

import seaborn as snsfrom visions.functional import detect_type, infer_typefrom visions.typesets import CompleteSetdf = sns.load_dataset('titanic')typeset = CompleteSet()converting everything to stringsprint(detect_type(df, typeset))

27、Schedule

Schedule 可以为任何代码创建作业调度功能

pip install schedule

例如，我们想10 秒工作一次：

import scheduleimport timedef job():print("I'm working...")schedule.every(10).seconds.do(job)while True:schedule.run_pending()time.sleep(1)

28、autocorrect

autocorrect 是一个用于文本拼写更正的 python 包，可应用于多种语言。 用法很简单，并且对数据清理过程非常有用。

pip install autocorrect

可以使用类似于以下代码进行自动更正。

from autocorrect import Spellerspell = Speller()spell("I'm not sleaspy and tehre is no place I'm giong to.")

29、funcy

funcy 包含用于日常数据分析使用的精美实用功能。 包中的功能太多了，我无法全部展示出来，有兴趣的请查看他的文档。

pip install funcy

这里只展示一个示例函数，用于从可迭代变量中选择一个偶数，如下面的代码所示。

from funcy import select, evenselect(even, {i for i in range (20)})

30、IceCream

IceCream 可以使调试过程更容易。该软件包在打印/记录过程中提供了更详细的输出。

pip install icecream

可以使用下面代码

from icecream import icdef some_function(i):i = 4 + (1 * 2)/ 10 return i + 35ic(some_function(121))

也可以用作函数检查器。

def foo():ic()if some_function(12):ic()else:ic()foo()

列印的詳細程度非常適合分析。

總結

在本文中，總結了 30個在資料工作中有用的獨特 Python 套件。大多數軟體包易於使用且簡單明了，但有些可能功能較多需要進一步閱讀其文檔，如果你有興趣請去pypi網站搜索並查看該軟體包的主頁和文檔，希望本文對你有所幫助。

以上是30 個資料工程必備的Python 包的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！