前段時間，全世界范圍內的Python谷歌搜索指數已經超越了Java(Python王者到來?Python谷歌搜索指數已經超越Java) 。說明Python越來越重要，同時，Python也是數據科學家必不可少的工具。最近，Analytics Vidhya總結了24個數據科學家不能錯過的24個Python庫，也是很不錯的一份list，我們一起來看看。也算是入門同學的一個學習和選擇的方向。

這24個庫包含在以下幾個領域中，本文主要介紹前4種：

1. 用于數據收集的Python庫
2. 用于數據清理和操作的Python庫
3. 用于數據可視化的Python庫
4. 用于建模的Python庫

數據收集的Python

您是否遇到過一種情況，即您沒有足夠的數據來解決您想要解決的問題? 這是數據科學中一個永恒的問題。 這就是為什么學習如何提取和收集數據對數據科學家來說是一項非常關鍵的技能。 它開辟了以前無法實現的途徑。

所以這里有三個有用的Python庫，用于提取和收集數據。

Beautiful Soup

Beautiful Soup是一個HTML和XML解析器，它為解析的頁面創建解析樹，用于從網頁中提取數據。 也就是主要為爬蟲爬到的網頁數據進行數據抽取功能。

Scrapy

Scrapy是另一個用于Web抓取的超級有用的Python庫。 它是一個開源和協作框架，用于從網站中提取您需要的數據。 它使用起來快速而簡單。

Selenium

Selenium是一種用于自動化瀏覽器的流行工具。 它主要用于行業測試，但對于網絡抓取也非常方便。 實際上，Selenium在IT領域變得非常受歡迎。

數據清理和表示的Python庫

好吧 - 所以你已經收集了你的數據并準備好繼續挖掘。現在是時候清理我們可能面臨的任何混亂數據并學習如何操作它，以便我們的數據可以用于建模。

這里有四個Python庫可以幫助您實現這一目標。 請記住，我們將處理現實世界中的結構化(數字)和文本數據(非結構化) - 這個庫列表涵蓋了所有這些。

Pandas

在數據處理和分析方面，沒有什么能比Pandas更勝一籌。 它是***的Python庫。 Pandas是用Python語言編寫的，特別適用于操作和分析任務。

該名稱來源于術語“面板數據”，這是一個數據集的計量經濟學術語，包括對同一個體的多個時間段的觀察—— 維基百科

PyOD

在檢測異常值時苦苦掙扎? 你不是一個人。 這是有抱負(甚至已建立)數據科學家的常見問題。 你如何定義異常值?

別擔心，PyOD庫可以幫到您。

PyOD是一個全面且可擴展的Python工具包，用于檢測異常對象。 異常檢測是識別與大多數數據顯著不同的稀有項目或觀察值。

NumPy

像Pandas一樣，NumPy是另一個非常受歡迎的Python庫。 NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。 它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣。

Spacy

到目前為止，我們已經討論了如何清理和操作數值數據。 但是，如果你正在處理文本數據呢?

使用SpaCy。 它是一個超級有用且靈活的自然語言處理(NLP)庫和框架，用于清理文本文檔以進行模型創建。 與用于類似任務的其他庫相比，SpaCy更快。

數據可視化的Python庫

下一個是什么? 當然是數據可視化! 這是我們的假設被檢查的地方，隱藏的洞察力被挖掘出來并找到模式。

這里有三個用于數據可視化的很棒的Python庫。

Matplotlib

Matplotlib是Python中***的數據可視化庫。 它允許我們生成和構建各種圖表。 它可以與Seaborn一起在視覺上探索數據(稍后會詳細介紹)。

Seaborn

Seaborn是另一個基于matplotlib的繪圖庫。 它是一個python庫，提供高級界面來繪制有吸引力的圖形。 matplotlib可以做什么，Seaborn只是以更具視覺吸引力的方式做到這一點。

Bokeh

Bokeh是一個交互式可視化庫，面向現代Web瀏覽器進行演示。 它為大量數據集提供了多種圖形的優雅構造。

Bokeh可用于創建交互式圖表，儀表板和數據應用程序。

建立數據挖掘模型的Python庫

我們已經到達了本文最受期待的部分 - 構建模型! 這就是我們大多數人首先進入數據科學的原因，不是嗎?

讓我們通過這三個Python庫探索模型構建。

Scikit-Learn

就像用于數據操作的Pandas和用于可視化的matplotlib一樣，scikit-learn是構建模型的Python***。 沒有什么比得上它了。

事實上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。 它是開源的，每個人都可以訪問，并且可以在各種環境中重用。

TensorFlow

TensorFlow由Google開發，是一個流行的深度學習庫，可幫助您構建和訓練不同的模型。 它是一個開源的端到端平臺。 TensorFlow提供簡單的模型構建，強大的機器學習生成，以及強大的實驗工具和庫。

PyTorch

什么是PyTorch? 嗯，這是一個基于Python的科學計算包，可以用作：

• NumPy的替代品，可以使用GPU的強大功能
• 深度學習研究平臺，提供***的靈活性和速度