5 bibliotecas de ciência de dados para Python que todo cientista de dados deve usar

Python, como linguagem, tornou-se a necessidade da hora. Ele faz tudo, desde construir, gerenciar e automatizar sites até analisar e organizar dados. Suas funcionalidades mais verdadeiras vêm à tona quando analistas de dados, engenheiros de dados e cientistas de dados confiam no Python para fazer os lances de seus dados.

O nome de Python se tornou sinônimo de ciência de dados, uma vez que é amplamente usado para gerenciar e obter insights de formulários de dados crescentes.

Sua série de bibliotecas é apenas a ponta do iceberg; muitos cientistas de dados estão começando a usar as bibliotecas disponíveis com o clique de um botão.

Como as bibliotecas de Python podem ajudar na ciência de dados?

Python é uma linguagem de programação versátil e multifacetada que continua a agradar as pessoas com seu sintaxe simples de usar, vastas matrizes de bibliotecas específicas para fins e uma extensa lista de ferramentas analíticas funcionalidades.

A maioria das bibliotecas Python são úteis para realizar análises detalhadas, visualizações, computação numérica e até mesmo aprendizado de máquina. Como a ciência de dados envolve análise de dados e computação científica, o Python encontrou um novo lar para si mesmo em seu seio.

Algumas das melhores bibliotecas de ciência de dados incluem:

• Pandas
• NumPy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Seaborn

Vamos discutir cada biblioteca para ver o que cada opção oferece aos cientistas de dados iniciantes.

Relacionado: Ideias de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes

1. Pandas

Python Data Analysis Library ou Pandas é provavelmente uma das bibliotecas mais comuns usadas em Python. Sua flexibilidade, agilidade e série de funções o tornaram uma das bibliotecas mais amadas do Python.

Uma vez que a ciência de dados começa com a disputa, eliminação e análise de dados, a biblioteca Pandas dá uma mão de apoio para tornar suas funcionalidades ainda mais úteis. A biblioteca trata de ler, manipular, agregar e visualizar dados e converter tudo em um formato fácil de entender.

Você pode conectar bancos de dados CSV, TSV ou até mesmo SQL e criar um quadro de dados com o Pandas. Um quadro de dados é relativamente simétrico a uma tabela de software estatístico ou mesmo a uma planilha do Excel.

Pandas em uma casca de noz

Aqui estão algumas coisas que abrangem as funcionalidades do Pandas em poucas palavras:

• Indexar, manipular, renomear, classificar e mesclar fontes de dados dentro de quadro (s) de dados
• Você pode adicionar, atualizar ou excluir colunas de um quadro de dados facilmente
• Atribuir arquivos ausentes, lidar com dados ausentes ou NANs
• Trace as informações do seu quadro de dados com histogramas e gráficos de caixa

Em suma, a biblioteca Pandas forma a base sobre a qual repousa a própria essência dos conceitos de ciência de dados do Python.

Relacionado: Operações de pandas para iniciantes

2. NumPy

Como o nome encapsula apropriadamente, NumPy é amplamente usado como uma biblioteca de processamento de array. Uma vez que pode gerenciar objetos de matriz multidimensional, é usado como um contêiner para avaliações de dados multidimensionais.

As bibliotecas NumPy consistem em uma série de elementos, cada um dos quais com o mesmo tipo de dados. Idealmente, uma tupla de inteiros positivos separa esses tipos de dados. As dimensões são conhecidas como machados, enquanto o número de eixos é conhecido como fileiras. Uma matriz em NumPy é categorizada como ndarray.

Se você tiver que realizar vários cálculos estatísticos ou trabalhar em diferentes operações matemáticas, o NumPy será sua primeira escolha. Quando você começar a trabalhar com arrays em Python, perceberá como seus cálculos funcionam bem e todo o processo é perfeito, pois o tempo de avaliação diminui consideravelmente.

O que você pode fazer com o NumPy?

NumPy é amigo de todo cientista de dados, simplesmente pelos seguintes motivos:

• Realize operações básicas de array, como adicionar, subtrair, dividir, nivelar, indexar e remodelar arrays
• Use matrizes para procedimentos avançados, incluindo empilhamento, divisão e transmissão
• Trabalhe com álgebra linear e operações DateTime
• Exercite os recursos estatísticos do Python com as funções do NumPy, tudo com uma única biblioteca

Relacionado: Operações NumPy para iniciantes

3. Scikit-Learn

O aprendizado de máquina é parte integrante da vida de um cientista de dados, especialmente porque quase todas as formas de automação parecem derivar seus fundamentos da eficiência do aprendizado de máquina.

Scikit-Learn é efetivamente a biblioteca nativa de aprendizado de máquina do Python, que oferece aos cientistas de dados os seguintes algoritmos:

• SVMs
• Florestas aleatórias
• Agrupamento K-means
• Agrupamento espectral
• Mudança média, e
• Validação cruzada

Efetivamente, SciPy, NumPy e outros pacotes científicos relacionados dentro do Python extraem inferências de empresas como Scikit-Learn. Se você estiver trabalhando com as nuances do Python de algoritmos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados, você deve recorrer ao Scikit-Learn.

Mergulhe no mundo dos modelos de aprendizagem supervisionada, incluindo Naive Bayes, ou se contentar com o agrupamento de dados não rotulados com KMeans; a escolha é sua.

O que você pode fazer com o Scikit-Learn?

SciKit-Learn é um jogo de bola totalmente diferente, pois seus recursos são bastante diferentes do resto das bibliotecas com Python.

Aqui está o que você pode fazer com este Scikit-Learn

• Classificação
• Clustering
• Regressão
• Redução dimensional
• Seleção de modelo
• Pré-processamento de dados

Uma vez que a discussão deixou de importar e manipular dados, é essencial observar que o Scikit-Learn modelos dados e não manipular em qualquer forma. As inferências extraídas desses algoritmos formam um aspecto importante dos modelos de aprendizado de máquina.

4. Matplotlib

As visualizações podem levar seus dados locais, ajudá-lo a criar histórias, figuras 2D e incorporar gráficos em aplicativos, tudo com a biblioteca Matplotlib. A visualização de dados pode ter diferentes formas, desde histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de barra, gráficos de área e até gráficos de pizza.

Cada opção de plotagem tem sua relevância única, elevando assim toda a ideia de visualização de dados.

Além disso, você pode usar a biblioteca Matplotlib para criar as seguintes formas de gráficos com seus dados:

• Gráfico de setores
• Parcelas de tronco
• Plotagens de contorno
• Parcelas de quiver
• Espectrogramas

5. Seaborn

Seaborn é outra biblioteca de visualização de dados dentro do Python. No entanto, a questão pertinente é: como o Seaborn difere do Matplotlib? Mesmo que ambos os pacotes sejam comercializados como pacotes de visualização de dados, a diferença real está no tipo de visualizações que você pode realizar com essas duas bibliotecas.

Para começar, com Matplotlib, você só pode criar plotagens básicas, incluindo barras, linhas, áreas, dispersão, etc. No entanto, com o Seaborn, o nível de visualizações é elevado, à medida que você cria uma variedade de visualizações com menor complexidade e menos sintaxes.

Em outras palavras, você pode trabalhar em suas habilidades de visualização e desenvolvê-las com base em seus requisitos de tarefa com o Seaborn.

Como o Seaborn o ajuda?

• Determine suas relações entre várias variáveis ​​para estabelecer uma correlação
• Calcule estatísticas agregadas com variáveis ​​categóricas
• Traçar modelos de regressão linear para desenvolver variáveis ​​dependentes e seus relacionamentos
• Plote grades multi-plot para derivar abstrações de alto nível

Relacionado: Como aprender Python gratuitamente

Trabalho inteligente com bibliotecas Python

A natureza de código aberto do Python e as eficiências baseadas em pacotes ajudam muito os cientistas de dados a realizar várias funções com seus dados. De importação e análise a visualizações e adaptações de aprendizado de máquina, há um pouco de tudo para cada tipo de programador.

7 comandos vitais para começar a usar Python para iniciantes

Quer aprender Python, mas não sabe por onde começar? Comece sua jornada de programação aprendendo esses comandos fundamentais primeiro.

Leia a seguir

Sobre o autor