六个用于大数据分析的Python库包

探索一些用于数据分析的最强大的 Python 模块：
如果你一直在寻找工作或从事大数据工作，你会知道公司越来越希望你有Power Bi、Tableau、SQL、MongoDB和Python的经验，以及微软Excel。但是，为了在市场上变得更有价值，你要先学哪一个呢？

学习Python是合乎逻辑的第一步。它可以提高你用上述所有工具所能做的事情，并在提高你分析大数据的技能和职业机会方面有很大的帮助。如果你对Python脚本的了解足以产生任何类型的结果或可视化，它甚至可以否定你对Tableau和Power Bi等软件包的需求，这些软件的范围受限于用户界面。像pandas这样的Python库也可以查询数据，得到与SQL相同的结果，这只是考虑先学习Python编程的另一个原因。

学习Python的另一个好处是，大多数数据分析应用程序都有可以通过Python访问的API。从Python开始，你就有可能成为其他数据分析软件的高级用户。下面是几个具体的例子。

• Tableau有一个API，可以使用Python进行查询。
• Power Bi支持运行Python脚本。
• Python库可以与Excel数据一起工作，并使许多Excel功能自动化。
• Python库可以用来对结构化数据集进行SQL查询。
• Python库可用于对非结构化数据集进行NoSQL查询。

本综述将回顾的Python库包括pandas、NumPy、Matplotlib、Plotly、SciPy和scikit-learn。选择这些特定的库是因为它们构成了数据分析师和数据科学家使用的核心Python库。它们都是值得探索的有用工具，你将会看到10个利用Python进行大数据分析的有趣样本项目的总结。

1、用于导入和查找数据的pandas库
读取数据是任何数据科学项目的第一步。pandas可以说是学习将数据导入任何Python分析项目的最佳Python库。它包括在涵盖Python的高级国家文凭分析课程以及数据分析硕士课程中的部分内容。

数据被导入到pandas DataFrame (df)中，它可以被认为有点像一个数据库表。DataFrame可以被进一步查询和操作，用于大数据分析项目。pandas库支持与SQL非常相似的过滤信息的命令，并且可以像SQL那样做连接分析。

2、NumPy库的数学函数和设置数据尺寸
NumPy库的一些核心用途涉及许多数学函数。NumPy库提供的内容与Python自己的数学库中的内容有一些重叠，因为数据科学和分析社区已经广泛采用了将NumPy导入Python中。

NumPy被不断优化，以适应最新的CPU架构。它的数组工作速度比使用Python列表存储数据要快50倍。由于这个原因，NumPy经常被用于Python数据科学项目中，在这些项目中，速度和资源是非常重要的。

3、用于图形可视化和编辑图像颜色的Matplotlib库
如果你习惯于使用Excel、Tableau或PowerBi来创建你的可视化，你就会明白，你只能在软件允许的范围内对数据的可视化进行创意。

Matplotlib库有广泛的图形，几乎涵盖了每一种商业用途。看看Matplotlib网站画廊页面上的模板可视化，并改编在线教程以满足你的数据集需求。

Python是一种非常有凝聚力的编程语言，这些可视化库通常有很多教程，可以带你一步一步地了解如何有效地处理导入pandas DataFrames或NumPy数据数组中的数据。让我们来看看各自的例子。

4、创建地图和图表的Plotly库
Plotly是另一个令人印象深刻的用于制作高质量图形的库。无论你决定使用Matplotlib还是Plotly来创建图形，都是个人偏好的问题，因为其语法非常相似。不过，有一个重要的区别可能会让Plotly更胜一筹，那就是它用于处理经度和纬度数据的地图模板库非常令人印象深刻。

5、用于回归和假设检验的SciPy库
如果你在Python自己的数学库或NumPy中没有找到你需要的数学函数，SciPy是下一个要检查的库。它可以用于许多高级和科学的数学计算。大数据科学家最常使用的计算方法包括线性回归和Z检验和T检验的假设检验函数。

6、scikit-learn机器学习库
最后，scikit-learn库是帮助你学习机器学习的一个重要资源。教学生如何用机器学习进行预测的课程，往往从scikit-learn的K-Means模块开始，用于对数据进行聚类。

使用K-means算法的第一部分是知道在一个数据集中存在多少个聚类。随着你对Python的学习，你会发现这些代码可以帮助你计算出数据集中可能存在的最佳集群数量。

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