六個用於大資料分析的Python庫包

banq發表於2022-04-24
大資料Python

探索一些用於資料分析的最強大的 Python 模組：
如果你一直在尋找工作或從事大資料工作，你會知道公司越來越希望你有Power Bi、Tableau、SQL、MongoDB和Python的經驗，以及微軟Excel。但是，為了在市場上變得更有價值，你要先學哪一個呢？

學習Python是合乎邏輯的第一步。它可以提高你用上述所有工具所能做的事情，並在提高你分析大資料的技能和職業機會方面有很大的幫助。如果你對Python指令碼的瞭解足以產生任何型別的結果或視覺化，它甚至可以否定你對Tableau和Power Bi等軟體包的需求，這些軟體的範圍受限於使用者介面。像pandas這樣的Python庫也可以查詢資料，得到與SQL相同的結果，這只是考慮先學習Python程式設計的另一個原因。

學習Python的另一個好處是，大多數資料分析應用程式都有可以透過Python訪問的API。從Python開始，你就有可能成為其他資料分析軟體的高階使用者。下面是幾個具體的例子。
  • Tableau有一個API，可以使用Python進行查詢。
  • Power Bi支援執行Python指令碼。
  • Python庫可以與Excel資料一起工作，並使許多Excel功能自動化。
  • Python庫可以用來對結構化資料集進行SQL查詢。
  • Python庫可用於對非結構化資料集進行NoSQL查詢。

在本綜述中，你將從一些核心的Python分析庫中探索一些基本的程式碼片段，這將證明Python是多麼容易學習。你花在學習用於資料分析的Python庫的時間將是一項很好的投資，它的能力一直在擴充套件。

本綜述將回顧的Python庫包括pandas、NumPy、Matplotlib、Plotly、SciPy和scikit-learn。選擇這些特定的庫是因為它們構成了資料分析師和資料科學家使用的核心Python庫。它們都是值得探索的有用工具，你將會看到10個利用Python進行大資料分析的有趣樣本專案的總結。

1、用於匯入和查詢資料的pandas庫
讀取資料是任何資料科學專案的第一步。pandas可以說是學習將資料匯入任何Python分析專案的最佳Python庫。它包括在涵蓋Python的高階國家文憑分析課程以及資料分析碩士課程中的部分內容。

資料被匯入到pandas DataFrame (df)中，它可以被認為有點像一個資料庫表。DataFrame可以被進一步查詢和操作，用於大資料分析專案。pandas庫支援與SQL非常相似的過濾資訊的命令，並且可以像SQL那樣做連線分析。


2、NumPy庫的數學函式和設定資料尺寸
NumPy庫的一些核心用途涉及許多數學函式。NumPy庫提供的內容與Python自己的數學庫中的內容有一些重疊，因為資料科學和分析社群已經廣泛採用了將NumPy匯入Python中。

NumPy被不斷最佳化，以適應最新的CPU架構。它的陣列工作速度比使用Python列表儲存資料要快50倍。由於這個原因，NumPy經常被用於Python資料科學專案中，在這些專案中，速度和資源是非常重要的。

3、用於圖形視覺化和編輯影像顏色的Matplotlib庫
如果你習慣於使用Excel、Tableau或PowerBi來建立你的視覺化，你就會明白，你只能在軟體允許的範圍內對資料的視覺化進行創意。

Matplotlib庫有廣泛的圖形，幾乎涵蓋了每一種商業用途。看看Matplotlib網站畫廊頁面上的模板視覺化，並改編線上教程以滿足你的資料集需求。

Python是一種非常有凝聚力的程式語言，這些視覺化庫通常有很多教程，可以帶你一步一步地瞭解如何有效地處理匯入pandas DataFrames或NumPy資料陣列中的資料。讓我們來看看各自的例子。

4、建立地圖和圖表的Plotly庫
Plotly是另一個令人印象深刻的用於製作高質量圖形的庫。無論你決定使用Matplotlib還是Plotly來建立圖形，都是個人偏好的問題，因為其語法非常相似。不過，有一個重要的區別可能會讓Plotly更勝一籌，那就是它用於處理經度和緯度資料的地圖模板庫非常令人印象深刻。

5、用於迴歸和假設檢驗的SciPy庫
如果你在Python自己的數學庫或NumPy中沒有找到你需要的數學函式，SciPy是下一個要檢查的庫。它可以用於許多高階和科學的數學計算。大資料科學家最常使用的計算方法包括線性迴歸和Z檢驗和T檢驗的假設檢驗函式。

6、scikit-learn機器學習庫
最後，scikit-learn庫是幫助你學習機器學習的一個重要資源。教學生如何用機器學習進行預測的課程，往往從scikit-learn的K-Means模組開始，用於對資料進行聚類。

使用K-means演算法的第一部分是知道在一個資料集中存在多少個聚類。隨著你對Python的學習，你會發現這些程式碼可以幫助你計算出資料集中可能存在的最佳叢集數量。

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