librairie python

Top 10 der Python Bibliotheken für Data Scientists.

Mike Attal

Mike Attal

3 min

Einer der Hauptvorteile der Python-Programmierung ist die hohe Anzahl der verfügbaren Bibliotheken. Jedoch kann es für Anfänger auch kompliziert werden, sich zu Beginn zurechtzufinden.

Unser Datascientest-Team löst wieder einmal Deine Ängste und bietet Dir eine Top 10 der wichtigsten Python Bibliotheken für Data Science.

1- Pandas

Am besten fängt man mit Pandas an! Diese in der Datenwissenschaft sehr häufig verwendete Bibliothek ermöglicht Dir unter anderem :

  • Datenmanipulationen mit Dataframes zu vereinfachen (fehlende Werte, Spalten, etc.).
  • Die Aggregation und Zusammenführung von Daten mithilfe der Funktionen groupby, agg und merge sehr einfach zu gestalten.
  • Die Berechnung von Mittelwert, Median, Varianz und Summe zu vereinfachen 
  • Mit einer ausgefeilten und benutzerfreundlichen Indexierung zu programmieren.

Die komplexen Anwendungen werden mit Pandas vereinfacht. Darüber hinaus ist es auch leicht zu erlernen und ermöglicht es Dir, Daten in verschiedenen Formaten zu lesen: CSV- und Textdateien, Microsoft Excel, SQL-Datenbanken.

Pandas ist also nicht nur dank der vielen angebotenen Optionen, sondern auch der schnellen Einarbeitung der Anfängerinnen und Anfängern sehr beliebt.

2 - Numpy

Numpy ist eine Grundbibliothek, um numerische Berechnungen mit Python durchzuführen. Erheblich erleichtert sie die Verwaltung von Datenarrays mit einer Vielzahl von Funktionen zur Erzeugung von Objekten des Typen ndarray. Diese Objekte haben den Vorteil, dass sie leicht anwendbar sind und Elemente desselben Typen enthalten. Diese Bibliothek stellt auch eine Vielfalt von Funktionen zur Verfügung, um komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen, wie etwa trigonometrische Funktionen (np.sin(), np.arctan()…) oder auch Exponential- und Logarithmusfunktionen (np.exp(), np.log()…).

3 - Scikit Learn

Wer sich mit Data Science und maschinellen Lernalgorithmen beschäftigt, wird zwangsläufig mit der Bibliothek Scikit Learn arbeiten. Als grundlegende Bibliothek bietet sie eine ganze Reihe von Werkzeugen, die in der Datenwissenschaft sehr häufig verwendet werden. Zunächst kannst Du deine Daten effizient aufbereiten, um die Funktionsweise von maschinellen Lernalgorithmen zu optimieren. Hierfür stellt sie zahlreiche Klassen und Funktionen zur Verfügung. Mit diesen Klassen kannst Du beispielsweise die Größe Deines Datensatzes reduzieren, Deine Daten zentrieren, die Imputation fehlender Werte verwalten oder die Variablen auswählen, die für das Modell, das Du verwenden möchtest, am relevantesten sind. Zweitens wird Scikit Learn Dir ermöglichen, Machine Learning-Algorithmen, die mit der Lösung verschiedener Probleme verbunden sind, einfach zu implementieren:

  • Klassifizierung: SVMs, Random Forests, k-nächste Nachbarn…
  • Regression: Einfache lineare Regression, Logistische Regression, SVR…
  • Clustering: k-Mittelwert-Algorithmus, agglomeratives Clusterverfahren…

Schließlich stellt Scikit Learn auch eine große Anzahl von Metriken zur Verfügung, um die Qualität Deiner Modelle einschätzen zu können.

Scikit Learn ist eine unverzichtbare Bibliothek für Machine Learning und wird sehr gut dokumentiert.

4 - Matpolib

Matplotlib ist sehr nützlich, um Diagramme zu zeichnen und Daten zu visualisieren. Damit kannst Du Diagramme aller Art (Kreisdiagramme, Histogramme, Punktwolken…) zeichnen. Matplotlib enthält die Unterbibliothek pyplot, die eine Interface erstellt, die der kommerziellen Software Matlab ähnelt und sehr ähnliche Funktionen wie diese enthält.

Damit kann man auch großartig eine Analyse mit Grafiken ergänzen, die bis zu 3-4 Informationen leicht veranschaulichen können.

5 - Seaborn

Seaborn ist eine Python Bibliothek für Datenvisualisierung, die sich auf statistische Analysen spezialisiert hat. Sie basiert auf der Matplotlib-Bibliothek und ist vollständig an die Datenframes von Pandas angepasst,. Über die visuell verbesserte Benutzeroberfläche hinaus kannst Du mit Seaborn qualitativ hochwertige statistische Grafiken schnell und intuitiv erstellen.

Außerdem verwendet Seaborn ästhetisch ansprechende Standardthemen und ermöglicht es, auf einfache Weise eigene Farbpaletten zu erstellen. Somit kannst Du einen Datensatz schnell und effizient kennenlernen.

Seaborn ist jedoch eher eine Ergänzung als ein Ersatz für die Matplotlib-Bibliothek. Da die meisten Funktionen in Seaborn auf Funktionen in Matplotlib zurückgreifen, müssen einige Änderungen oder Anpassungen in Matplotlib vorgenommen werden.

6 -Statsmodels

Statsmodels ist eine Bibliothek, die Klassen und Funktionen für die Schätzung vieler verschiedener statistischer Modelle sowie für die Durchführung statistischer Tests und die Erforschung statistischer Daten bereitstellt. Damit kann man auch statistische Ergebnisse für bestimmte Modelle ähnlich wie mit R darstellen.

7 - Keras

Das Keras-Framework ist ideal, wenn Du komplexe Deep-Learning-Modelle implementieren möchtest. Es ist flexibler und leichter zu erlernen als ein anderes sehr bekanntes Framework im Bereich Deep Learning: Tensorflow. Mit Keras lernst Du zum Beispiel, wie Du auf einfache Weise ein Convolutional Neural Network (CNN) implementieren kannst, das bei bildbezogenen Klassifikationsproblemen anerkannt ist.

8 - NetworkX

NetworkX ist eine Bibliothek für die Erstellung, Manipulation und Untersuchung von Struktur, Dynamik und Funktionen komplexer Netzwerke. Sie ist sehr beliebt für den Umgang mit Graphdaten. Die Bibliothek enthält viele Funktionen, die die Generierung von Graphen ermöglichen, sowie zahlreiche Funktionen zum Lesen und Schreiben von Graphen in verschiedenen Formaten.

9 - BeautifulSoup

BeautifulSoup ist eine Python Bibliothek, mit der Du Daten aus HTML- und XML-Dateien extrahieren kannst. Sie ist mit der überwiegenden Mehrheit der Browser kompatibel und erspart Entwicklerinnen und Entwicklern in der Regel das stundenlange Eingeben von Daten. Sie wird häufig verwendet, wenn Web Scraping eingesetzt wird, eine Technik, mit der Inhalte von Webseiten extrahiert werden.

10 - NLTK (Text_mining)

NLTK ist eine grundlegende Bibliothek für die Erstellung von Python-Programmen für die Arbeit mit Daten aus menschlicher Sprache. Sie bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zu lexikalischen Korpora oder Ressourcen wie WordNet sowie Werkzeuge für Textverarbeitung, Klassifizierung, Tokenisierung, Stemming, Markup, Analyse und semantisches Schlussfolgern.

Merkzettel:

librairies python

Hat Dir dieser Artikel gefallen?

Möchtest Du Deine Kenntnisse in der Datenwissenschaft vertiefen? Starte eine unserer Weiterbildungen!