Python 数据分析库的用法详解？

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Python 是一种计算机编程语言，经常用于创建网站和软件、自动化任务以及分析数据。

数据分析

数据分析定义为清理、转换和建模数据的过程，以便为业务决策找到有用的信息。数据分析的目标是从数据中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策。

在本文中，我们将解释如何使用 Python 数据分析库。

NumPy - 基础科学计算

NumPy 是 Numerical Python 的缩写。N 维数组是 NumPy 最强大的功能。此库还包括基本的线性代数函数、傅里叶变换、高级随机数功能以及用于 Fortran、C 和 C++ 的集成工具。

NumPy 是一个流行的 Python 数据分析包。NumPy 允许您加快工作流程并与其他 Python 生态系统包（例如 scikit-learn）交互，这些包在幕后使用 NumPy。NumPy 创建于 21 世纪初，是从一个更古老的包 Numeric 派生出来的。由于其历史悠久，几乎所有 Python 的数据分析或机器学习包都以某种方式使用了 NumPy。

应用

• 广泛用于数据分析
• 构建强大的 N 维数组
• 它是其他库（如 SciPy 和 scikit-learn）的基础。
• 与 SciPy 和 matplotlib 结合使用时，可以替代 MATLAB。

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Scipy - 基础科学计算

SciPy 是一个 Python 库，可用于解决各种数学方程式和算法。它构建在 Numpy 库之上，为查找科学数学公式提供了更多选项，例如矩阵秩、逆、多项式方程、LU 分解等等。使用其高级函数可以显著降低代码的复杂性，并有助于更好地进行数据分析。SciPy 是一个交互式 Python 会话，用作数据处理库，与 MATLAB、Octave、R-Lab 等竞争对手竞争。它具有广泛的用户友好、高效且易于使用的函数，有助于解决数值积分、插值、优化、线性代数和统计等问题。

在 Python 中使用 SciPy 库创建 ML 模型的优势在于，它还提供了一种强大的编程语言，用于开发不太复杂的程序和应用程序。

应用

• 多维图像操作。
• 用于求解微分方程和傅里叶变换的优化算法。
• 线性代数。

Pandas - 数据操作和分析

Pandas 是这些包之一，它极大地简化了数据导入和分析。

Pandas 的目标是结合 NumPy 和 matplotlib 的功能，提供用户友好的数据分析和可视化工具。除了集成之外，它还大大改进了使用效率。

Pandas 用于执行结构化数据操作和处理。它广泛用于数据清洗和准备。Pandas 相对较晚才添加到 Python 中，并且在提高 Python 在数据科学家中的使用率方面发挥了重要作用。

应用

• 一般的数据整理和清洗

• 因为它对将 CSV 文件加载到其数据帧格式中具有良好的支持，所以它非常适合用于数据转换和数据存储的 ETL（提取、转换、加载）作业。

• 统计学、金融学和神经科学只是其学术和商业应用中的一部分。

• 日期范围生成、移动窗口、线性回归和日期平移是特定于时间序列的功能示例。

Matplotlib – 绘图和可视化

数据可视化是数据科学家必备技能之一。可视化技术可用于理解和解决大多数业务问题。探索性数据分析 (EDA) 和图形图是可视化的两个主要组成部分。有效可视化帮助用户理解数据模式并更有效地解决业务问题。可视化的另一个优势是它将复杂数据简化为更易于理解的格式。

Matplotlib 可用于创建各种图表，从直方图到线图到热图。要在 ipython notebook 中内联使用这些绘图功能，请使用 ipython notebook 中的 Pylab 功能 (-pylab = inline)。如果您忽略内联选项，pylab 会将 ipython 环境转换为类似 Matlab 的环境。

应用

• 变量相关性分析

• 显示模型的 95% 置信区间。

• 使用散点图等进行异常值检测。

• 可视化数据分布以获得即时见解。

Scikit-learn – 机器学习和数据挖掘

SciPy 工具包（也称为 scikits）广泛用于机器学习。scikit 是一个专门的工具包，用于执行特定任务，例如机器学习或图像处理。Scikit-learn 和 Scikit-image 是为此使用的两个专用包。该包包含一系列有用的算法，用于处理机器学习和图像处理中涉及的过程。

Scikits 广泛用于程序员和软件开发人员。Scikit-learn 甚至被认为是基于 Python 的机器学习的支柱之一。这可以用于创建各种模型、准备和评估数据，甚至执行模型后分析。

应用

• 聚类

• 分类

• 回归

• 模型选择

• 降维

StatsModels – 统计建模、检验和分析

Statsmodels 是统计建模工具。这是一个 Python 模块，允许您探索数据、估计统计模型和运行统计检验。对于每种类型的数据和估计器，都可以使用全面的描述性统计、统计检验、绘图函数和结果统计。

Seaborn – 用于统计数据可视化

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的免费开源数据可视化库。由于它具有用于绘制具有吸引力和信息性的统计图形的高级界面，因此许多数据科学家更喜欢 seaborn 而不是 matplotlib。

Seaborn 具有简单的函数，使您可以专注于绘图并学习如何绘制它。Seaborn 是一个必须掌握的必备库。

Seaborn 的目标是使可视化成为数据探索和理解的核心部分。

结论

本文解释了如何在 Python 中使用不同类型的库进行数据分析。我们还了解了它们的应用。