收藏！盘点很实用的数据科学Python库

数据科学是一门研究数据并从中发掘信息的学科。它不要求自创或进修新的算法，只必要知道怎么样研究数据并办理题目。这一进程的要害点之一就在于行使吻合的库。本文概述了数据科学中常用的、而且有必然重要性的库。在进入正题之前，本文先先容了办理数据科学题目的5个根基步调。这些步调是笔者本身总结撰写的，并无对错之分。步调的正确与否取决于数据的研究要领。

数据科学的五个重要步调包罗：

1.获取数据

2.整理数据

3.试探数据

4.构建数据

5.泛起数据

这五个步调只是履历之谈，并不是什么尺度谜底。可是假如细心思索，就会发明这五个步调长短常公道的。

1. 获取数据

获取数据是办理数据科学题目的要害一步。你必要提出一个题目并最终办理它。这取决于你是怎样故及从那里获取数据的。获取数据较好的要领就是从Kaggle上下载或从收集上抓取。

虽然，你也可以回收恰当的要领和器材从收集上抓取数据。

收集数据抓取最重要、最常用的库包罗：

1.Beautiful Soup

2.Requests

3.Pandas

Beautiful Soup是一个可从HTML和XML文件中提取数据的Python库。保举读者阅读Beautiful Soup库官方文档。

假如已经安装Python，只需输入以下呼吁，即可安装Beautiful Soup。文中所涉及的库所有给出了安装要领。可是我更保举读者行使Google Colab，便于操练代码。在Google Colab中，无需手动安装，只必要输入“importlibrary_name”，Colab就会自动安装。

pip install beautifulsoup4

导入Beautiful Soup库：

from bs4 import BeautifulSoupSoup = BeautifulSoup(page_name.text, ‘html.parser’)

Python的Requests库回收越发简朴易用的方法发送HTTP哀求。Requests库中有许多种要领，个中最常用的是request.get()。在URL转发乐成或失败的环境下，request.get()都可以或许返回URL转发状态。保举读者阅读Requests库官方文档相识更多信息(https://realpython.com/python-requests/?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------)。

安装Requets：

pip install requests

导入Requests库：

import requestspaga_name = requests.get('url_name')

Pandas是一种利便易用的高机能数据布局，同时也是Python编程说话说明器材。Pandas提供了一种可以或许清楚、简捷地存储数据的数据框架。Pandas库官方文档如下：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

安装Pandas：

pip install pandas

导入Pandas库：

import pandas as pd

2. 整理数据

整理数据有很多重要的步调，每每包罗破除一再行、破除非常值、查找缺失值和空值，以及将工具值转换成空值并绘制成图表等。

数据整理常用的库包罗：

1.Pandas

2.NumPy

Pandas可以说是数据科学中的“万金油”——处处都可用。关于Pandas的先容详见上文，此处不再赘述。

NumPy即Numeric Python，是一个支持科学计较的Python库。众所周知，Python自己并不支持矩阵数据布局，而Python中的NumPy库则支持建设和运行矩阵计较。NumPy库官方文档如下：https://numpy.org/devdocs/?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

运行以下呼吁下载NumPy(确保已经安装了Python)：

python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose

导入NumPy库：

import numpy as np

3. 试探数据

试探性数据说明(Exploratory Data Analysis, EDA)是用于加强信息索引领略的器材，通过有纪律地删减和用图表绘制索引根基特性实现。行使EDA可以或许辅佐用户越发深入、清楚地试探数据，揭示重要信息收罗的宣布或环境。

运行EDA常用的库包罗：

1.Pandas

2.Seaborn

3.Matplotlib.pyplot

Pandas：详见上文。

Seaborn是一个Python数据可视化库，为绘制数据图表提供了一个高级接口。安装新版本的Seaborn：

pip install seaborn

保举读者阅读Seaborn官方文档：https://seaborn.pydata.org/examples/index.html?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------#example-gallery

行使Seaborn，可以轻松绘制条形图、散点图、热力求等图表。导入Seaborn：

import seaborn as sns

Matplotlib是一个Python 2D图形画图库，可以或许在多种情形中绘制图表，可更换Seaborn。究竟上，Seaborn是基于Matplotlib开拓的。

安装Matplotlib：

python -m pip install -U matplotlib

保举阅读Matplotlib官方文档：https://matplotlib.org/users/index.html?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

导入Matplotlib.pyplot库：

import matplotlib.pyplot as plt

4. 构建模子

构建模子是数据科学中的要害一步。因为这一步要求按照要办理的题目和所获取的数据来构建呆板进修模子，以是和其他步调对比难度更大。在这一步中，题目告诉是至关重要的一点，由于它会影响对题目的界说和提出的办理要领。收集上大部门果真的数据集都是基于某一个题目网络的，因此办理题目的手段就尤为重要。并且，因为没有某个特定的算法最得当本身，你必要在多种算法中举办选择，思量数据适实用回归、分类、聚类照旧降维算法。

选择算法常常是一件让人头疼的事。读者可以行使SciKit learn算法选择路径图来记录追踪哪个算法的机能最优。下图展示了一张SciKit learn的路径图：

不难猜出，建模时最常用的库是：

1.SciKit learn

（编辑：河北网）

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