數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)研究數(shù)據(jù)并從中挖掘信息的學(xué)科。它不要求自創(chuàng)或?qū)W習(xí)新的算法，只需要知道怎么樣研究數(shù)據(jù)并解決問(wèn)題。這一過(guò)程的關(guān)鍵點(diǎn)之一就在于使用合適的庫(kù)。本文概述了數(shù)據(jù)科學(xué)中常用的、并且有一定重要性的庫(kù)。在進(jìn)入正題之前，本文先介紹了解決數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題的5個(gè)基本步驟。這些步驟是筆者自己總結(jié)撰寫(xiě)的，并無(wú)對(duì)錯(cuò)之分。步驟的正確與否取決于數(shù)據(jù)的研究方法。

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數(shù)據(jù)科學(xué)的五個(gè)重要步驟包括：

1.獲取數(shù)據(jù)

2.清理數(shù)據(jù)

3.探索數(shù)據(jù)

4.構(gòu)建數(shù)據(jù)

5.呈現(xiàn)數(shù)據(jù)

這五個(gè)步驟只是經(jīng)驗(yàn)之談，并不是什么標(biāo)準(zhǔn)答案。但是如果仔細(xì)思考，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這五個(gè)步驟是非常合理的。

1. 獲取數(shù)據(jù)

獲取數(shù)據(jù)是解決數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題的關(guān)鍵一步。你需要提出一個(gè)問(wèn)題并最終解決它。這取決于你是如何以及從何處獲取數(shù)據(jù)的。獲取數(shù)據(jù)較好的方法就是從Kaggle上下載或從網(wǎng)絡(luò)上抓取。

當(dāng)然，你也可以采用適當(dāng)?shù)姆椒ê凸ぞ邚木W(wǎng)絡(luò)上抓取數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取最重要、最常用的庫(kù)包括：

1.Beautiful Soup

2.Requests

3.Pandas

Beautiful Soup是一個(gè)可從HTML和XML文件中提取數(shù)據(jù)的Python庫(kù)。推薦讀者閱讀Beautiful Soup庫(kù)官方文檔。

如果已經(jīng)安裝Python，只需輸入以下命令，即可安裝Beautiful Soup。文中所涉及的庫(kù)全部給出了安裝方法。但是我更推薦讀者使用Google Colab，便于練習(xí)代碼。在Google Colab中，無(wú)需手動(dòng)安裝，只需要輸入“importlibrary_name”，Colab就會(huì)自動(dòng)安裝。

pip install beautifulsoup4

導(dǎo)入Beautiful Soup庫(kù)：

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

Python的Requests庫(kù)采用更加簡(jiǎn)單易用的方式發(fā)送HTTP請(qǐng)求。Requests庫(kù)中有很多種方法，其中最常用的是request.get()。在URL轉(zhuǎn)發(fā)成功或失敗的情況下，request.get()都能夠返回URL轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)。推薦讀者閱讀Requests庫(kù)官方文檔了解更多信息(https://realpython.com/python-requests/?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------)。

安裝Requets：

pip install requests

導(dǎo)入Requests庫(kù)：

import requestspaga_name = requests.get('url_name')

Pandas是一種方便易用的高性能數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，同時(shí)也是Python編程語(yǔ)言分析工具。Pandas提供了一種能夠清晰、簡(jiǎn)潔地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框架。Pandas庫(kù)官方文檔如下：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

安裝Pandas：

pip install pandas

導(dǎo)入Pandas庫(kù)：

import pandas as pd

2. 清理數(shù)據(jù)

清理數(shù)據(jù)有許多重要的步驟，往往包括清除重復(fù)行、清除異常值、查找缺失值和空值，以及將對(duì)象值轉(zhuǎn)換成空值并繪制成圖表等。

數(shù)據(jù)清理常用的庫(kù)包括：

1.Pandas

2.NumPy

Pandas可以說(shuō)是數(shù)據(jù)科學(xué)中的“萬(wàn)金油”——到處都可用。關(guān)于Pandas的介紹詳見(jiàn)上文，此處不再贅述。

NumPy即Numeric Python，是一個(gè)支持科學(xué)計(jì)算的Python庫(kù)。眾所周知，Python本身并不支持矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而Python中的NumPy庫(kù)則支持創(chuàng)建和運(yùn)行矩陣計(jì)算。NumPy庫(kù)官方文檔如下：https://numpy.org/devdocs/?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

運(yùn)行以下命令下載NumPy(確保已經(jīng)安裝了Python)：

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

導(dǎo)入NumPy庫(kù)：

import numpy as np

3. 探索數(shù)據(jù)

探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis, EDA)是用于增強(qiáng)信息索引理解的工具，通過(guò)有規(guī)律地刪減和用圖表繪制索引基本特征實(shí)現(xiàn)。使用EDA能夠幫助用戶更加深入、清晰地探索數(shù)據(jù)，展現(xiàn)重要信息采集的發(fā)布或情況。

運(yùn)行EDA常用的庫(kù)包括：

1.Pandas

2.Seaborn

3.Matplotlib.pyplot

Pandas：詳見(jiàn)上文。

Seaborn是一個(gè)Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，為繪制數(shù)據(jù)圖表提供了一個(gè)高級(jí)接口。安裝新版本的Seaborn：

pip install seaborn

推薦讀者閱讀Seaborn官方文檔：https://seaborn.pydata.org/examples/index.html?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------#example-gallery

使用Seaborn，可以輕松繪制條形圖、散點(diǎn)圖、熱力圖等圖表。導(dǎo)入Seaborn：

import seaborn as sns

Matplotlib是一個(gè)Python 2D圖形繪圖庫(kù)，能夠在多種環(huán)境中繪制圖表，可替代Seaborn。事實(shí)上，Seaborn是基于Matplotlib開(kāi)發(fā)的。

安裝Matplotlib：

python -m pip install -U matplotlib

推薦閱讀Matplotlib官方文檔：https://matplotlib.org/users/index.html?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

導(dǎo)入Matplotlib.pyplot庫(kù)：

import matplotlib.pyplot as plt

4. 構(gòu)建模型

構(gòu)建模型是數(shù)據(jù)科學(xué)中的關(guān)鍵一步。由于這一步要求根據(jù)要解決的問(wèn)題和所獲取的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，所以和其他步驟相比難度更大。在這一步中，問(wèn)題陳述是至關(guān)重要的一點(diǎn)，因?yàn)樗鼤?huì)影響對(duì)問(wèn)題的定義和提出的解決方法。網(wǎng)絡(luò)上大部分公開(kāi)的數(shù)據(jù)集都是基于某一個(gè)問(wèn)題收集的，因此解決問(wèn)題的能力就尤為重要。而且，由于沒(méi)有某個(gè)特定的算法最適合自己，你需要在多種算法中進(jìn)行選擇，考慮數(shù)據(jù)適合用回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)還是降維算法。

選擇算法經(jīng)常是一件讓人頭疼的事。讀者可以使用SciKit learn算法選擇路徑圖來(lái)記錄追蹤哪個(gè)算法的性能最優(yōu)。下圖展示了一張SciKit learn的路徑圖：

不難猜出，建模時(shí)最常用的庫(kù)是：

1.SciKit learn

SciKit learn是Python中一個(gè)便于使用的構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的庫(kù)。它是基于NumPy、SciPy和Matplotlib開(kāi)發(fā)的。SciKit learn庫(kù)官方文檔如下：https://scikit-learn.org/stable/?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

導(dǎo)入scikit learn：

import sklearn

安裝scikit learn：

pip install -U scikit-learn

5. 呈現(xiàn)數(shù)據(jù)

這是數(shù)據(jù)科學(xué)的最后一步，也是很多人不想做的一步——畢竟沒(méi)有人想要公開(kāi)發(fā)表他們的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。呈現(xiàn)數(shù)據(jù)也是有法可循的，并且這個(gè)方法極為重要，因?yàn)闊o(wú)論如何，成果最終還是要向人們展示的。而且由于人們并不關(guān)心所使用的的算法，他們只關(guān)心結(jié)果，所以展示還要做到簡(jiǎn)潔明了。為了展現(xiàn)數(shù)據(jù)成果，推薦讀者安裝Jupyter notebook：https://jupyter.org/install.html?source=post_page-----a58e90f1b4ba----------------------

同時(shí)，安裝如下指令給notebook配備展示選項(xiàng)：

pip install RISE

閱讀文章：http://www.blog.pythonlibrary.org/2018/09/25/creating-presentations-with-jupyter-notebook/，了解更多如何使用notebook做出精彩展示的教程。務(wù)必遵循教程的步驟。讀者還可以觀看Youtube的視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)：

以上就是本文全部?jī)?nèi)容。本文從最基礎(chǔ)的內(nèi)容開(kāi)始介紹，讀完全文，讀者已經(jīng)知道了在數(shù)據(jù)科學(xué)中如何、在何時(shí)、以及在哪一步使用Python庫(kù)。