Thư viện Python mà các nhà phân tích dữ liệu thực sự cần
TL;DR
Hầu hết các nhà phân tích dữ liệu nên học pandas trước. Nó bao quát phần lớn công việc dọn dẹp bảng hàng ngày, kết hợp, định hình, chuỗi thời gian và xuất khẩu.
NumPy, pandas và một thư viện vẽ hình tạo thành ngăn xếp cốt lõi, nhưng chúng thực hiện những công việc khác nhau. NumPy cung cấp tính toán mảng, pandas cung cấp bảng có nhãn, và Matplotlib hoặc Seaborn biến kết quả thành các kiểm tra và báo cáo hình ảnh.
Polars và DuckDB giải quyết các vấn đề quy mô khác nhau. Polars là một động cơ DataFrame với quy trình làm việc lười biếng và trực tiếp; DuckDB cho phép các nhà phân tích theo hướng SQL truy vấn tệp và DataFrame mà không cần vận hành một máy chủ cơ sở dữ liệu riêng.
Thống kê và dự đoán yêu cầu các thư viện khác nhau. Sử dụng statsmodels khi suy diễn và chẩn đoán quan trọng, SciPy cho các chức năng khoa học và thống kê, và scikit-learn cho các quy trình ống dự đoán.
Phân tích bắt đầu sau khi thu thập dữ liệu. Đối với các dự án công cộng được ủy quyền, Nstproxy Crawl có thể thu thập dữ liệu trang đã giới hạn trước khi pandas, Polars hoặc DuckDB thực hiện dọn dẹp và phân tích.
Các thư viện Python tốt nhất cho các nhà phân tích dữ liệu trong một cái nhìn
Các thư viện Python tốt nhất cho các nhà phân tích dữ liệu là pandas, NumPy, Polars, DuckDB, Matplotlib, Seaborn, Plotly, SciPy, statsmodels và scikit-learn. Tập con phù hợp phụ thuộc vào hình dạng dữ liệu, quy mô làm việc, mục tiêu thống kê và cách mà kết quả cần được cung cấp.
Khi bộ dữ liệu cần phải được tập hợp từ các trang công khai được ủy quyền, Nstproxy Crawl có thể cung cấp giai đoạn thu thập đã giới hạn trước khi các thư viện này đảm nhận.
Trải nghiem Nstproxy - Bat dau dung thu mien phi ngay
pandas
Phân tích bảng chung
Bạn dọn dẹp, kết hợp, định hình và tóm tắt dữ liệu kinh doanh
Khối lượng công việc lớn hoặc phức tạp có thể nặng bộ nhớ
CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet
NumPy
Mảng số học
Bạn cần toán học vector hóa hoặc nền tảng mảng
Thiếu nhãn kiểu pandas và ergonomics bảng
Mảng đồng nhất
Polars
DataFrames hiệu suất cao
Các truy vấn lười biếng, các lược đồ nghiêm ngặt, hoặc luồng phù hợp với khối lượng công việc
Hệ sinh thái nhà phân tích nhỏ hơn so với pandas
CSV, JSON, Parquet, cơ sở dữ liệu
DuckDB
SQL phân tích cục bộ
Các nhà phân tích thích SQL hơn là tệp và DataFrame
Các lựa chọn kết nối và đồng thời cần cẩn thận
CSV, JSON, Parquet, DataFrames
Matplotlib
Biểu đồ tĩnh chính xác
Bạn cần kiểm soát chi tiết hình ảnh hoặc đầu ra xuất bản
Nhiều mã hơn cho các mặc định đã được tinh chỉnh
Mảng và DataFrames
Seaborn
Khám phá thống kê
Bạn muốn nhanh chóng phân phối, mối quan hệ và biểu đồ thể loại
Tùy chỉnh nâng cao cuối cùng giảm xuống Matplotlib
DataFrames sạch
Plotly
Hình ảnh tương tác
Các bên liên quan cần biểu đồ có thể phóng to, thu nhỏ hoặc sẵn sàng cho web
Đầu ra lớn hơn và nhiều phụ thuộc giao hàng hơn
DataFrames và mảng
SciPy
Quy trình khoa học và thống kê
Bạn cần tối ưu hóa, nội suy, kiểm tra, tín hiệu hoặc công cụ thưa
Không phải là một quy trình phân tích bảng hoàn chỉnh
Mảng NumPy
statsmodels
Suy diễn thống kê
Hệ số, chẩn đoán, kiểm tra và mô hình dễ hiểu quan trọng
Ít tập trung vào việc triển khai dự đoán
Dữ liệu pandas và NumPy
scikit-learn
Phân tích dự đoán
Bạn cần tiền xử lý, lựa chọn mô hình và các quy trình đánh giá
Các API dễ dàng không loại bỏ rủi ro xác thực hoặc rò rỉ
Ma trận đặc trưng số
Cách Các Thư Viện Này Được Đánh Giá
Các thư viện này được đánh giá dựa trên năm chiều kích thay đổi quyết định thay vì chỉ dựa trên sự phổ biến.
Công việc phân tích chính: thao tác, tính toán, hình dung, suy diễn, dự đoán hoặc thực thi truy vấn cục bộ.
Mô hình dữ liệu: bảng có nhãn, mảng đồng nhất, DataFrame lười biếng, quan hệ SQL, hoặc ma trận đặc trưng.
Đường đi quy mô: công việc trong bộ nhớ, thực thi lười biếng, luồng, hoặc truy vấn trực tiếp qua tệp.
Yêu cầu đầu ra: bảng tái sử dụng, kết quả thống kê, hình tĩnh, biểu đồ tương tác, hoặc mô hình dự đoán.
Trao đổi vận hành: đường cong học tập, sử dụng bộ nhớ, khả năng tương thích hệ sinh thái, độ phức tạp giao hàng, và các chế độ thất bại.
Kết quả tìm kiếm hiện tại thường lặp lại một danh sách dài mà không giải thích khi hai thư viện trùng lặp hoặc khi một phụ thuộc mới thay đổi quyết định. Mục tiêu ở đây là một ngăn xếp làm việc tối thiểu: bắt đầu với số lượng thư viện ít nhất bao phủ quy trình làm việc thực tế, sau đó thêm một gói chuyên biệt khi đầu ra của nó thay đổi quyết định mà bạn có thể đưa ra.
Thu Thập Dữ Liệu Web Trước Khi Phân Tích Nó
Sử dụng Nstproxy Crawl để chuyển đổi các trang công khai có giới hạn thành các đầu vào có cấu trúc cho pandas, Polars, DuckDB và quy trình báo cáo.
pandas là thư viện mặc định đầu tiên cho hầu hết các nhà phân tích dữ liệu vì các cấu trúc Series và DataFrame của nó phù hợp với các hàng, cột, nhãn và giá trị thiếu tìm thấy trong dữ liệu hoạt động. Các hướng dẫn chính thức về pandas bao gồm nhập tệp, lựa chọn, vẽ biểu đồ, cột derived, thống kê tóm tắt, định hình lại, kết nối, chuỗi thời gian và các thao tác văn bản.
Tốt nhất cho: làm sạch xuất khẩu, kết nối các bảng, phân tích nhóm, chuỗi thời gian và chuẩn bị báo cáo.
Chọn nó khi: tập dữ liệu vừa đủ trong bộ nhớ và sự quen thuộc của nhóm là quan trọng.
Cân nhắc: các biến đổi liên kết có thể tạo ra bản sao, làm mờ kiểu hoặc tiêu tốn nhiều bộ nhớ hơn mong đợi; hãy đo lường khối lượng công việc thực tế trước khi viết lại.
Đầu vào điển hình: CSV, Excel, JSON, kết quả truy vấn SQL và Parquet.
pandas cũng là định dạng chuyển giao thực tiễn nhất giữa các thư viện. DuckDB có thể truy vấn các DataFrame của pandas, các thư viện trực quan hóa chấp nhận chúng trực tiếp, và statsmodels tích hợp với dữ liệu có nhãn. Tính tương tác đó là lý do mạnh mẽ hơn để bắt đầu với pandas so với bất kỳ tuyên bố nào rằng nó là nhanh nhất một cách phổ quát.
2. NumPy: Tốt nhất cho Mảng Số và Tính Toán Vectorized
NumPy là nền tảng tính toán mảng bên dưới nhiều hệ sinh thái phân tích của Python. Tài liệu cơ bản của NumPy ghi lại việc tạo mảng, lập chỉ mục, kiểu dữ liệu, phát sóng, bản sao, chế độ xem, mảng cấu trúc và các hàm phổ quát.
Tốt nhất cho: biến đổi số, mô phỏng, đầu vào đại số tuyến tính và các phép toán vectorized cấp thấp hơn.
Chọn nó khi: dữ liệu đồng nhất và nhãn ít quan trọng hơn kiểm soát số.
Trao đổi: một ndarray không cung cấp ngữ nghĩa bảng mà các nhà phân tích mong đợi từ pandas.
Đầu vào điển hình: danh sách số, dữ liệu nhị phân, mảng từ các thư viện khoa học, hoặc các giá trị được trích xuất từ DataFrames.
Các nhà phân tích không cần phải thay thế pandas bằng NumPy. Họ cần đủ NumPy để nhận biết hình dạng, dtype, phát sóng và hành vi xem so với sao chép vì những khái niệm đó giải thích nhiều vấn đề về hiệu suất và độ chính xác ở các bậc cao hơn trong ngăn xếp.
3. Polars: Tốt nhất cho Tải Công Việc DataFrame Lười và Streaming
Polars là một lựa chọn mạnh mẽ khi quy trình làm việc với DataFrame được hưởng lợi từ tối ưu hóa truy vấn lười biếng, bảng điều khiển nghiêm ngặt, thực thi song song hoặc streaming. Tài liệu hướng dẫn người dùng Polars ghi lại các định dạng tệp phổ biến, các thao tác DataFrame, biểu thức và ngữ cảnh.
Tốt nhất cho: các biến đổi bảng lớn hơn, các ống dẫn biểu thức lặp đi lặp lại và các tải công việc mà việc sử dụng bộ nhớ của pandas là rào cản.
Chọn nó khi: nhóm có thể áp dụng các biểu thức Polars và thu được giá trị từ thực thi lười biếng hoặc streaming.
Trao đổi: mã không phải là thay thế trực tiếp cho pandas, và một số gói hướng đến nhà phân tích vẫn mong đợi các đối tượng pandas.
Đầu vào điển hình: CSV, JSON, Parquet, đối tượng đám mây và đọc cơ sở dữ liệu.
Thực hiện các phép đo với các tệp và biến đổi đại diện. Một so sánh tốc độ nổi bật không cho bạn biết chi phí chuyển đổi, các trường hợp cạnh không được hỗ trợ, hoặc tính tương thích downstream.
4. DuckDB: Tốt nhất cho Phân Tích SQL trên Tệp và DataFrames
DuckDB là cầu nối thực tiễn cho các nhà phân tích nghĩ bằng SQL nhưng làm việc với các tệp cục bộ hoặc DataFrames Python. API DuckDB Python có thể đọc tệp CSV, Parquet và JSON, truy vấn các DataFrame của pandas và Polars, và chuyển đổi kết quả trở lại thành nhiều định dạng Python khác nhau.
Tốt nhất cho: SQL phân tích, kết hợp qua các tệp, khám phá Parquet nhanh, và tập dữ liệu có thể tái tạo cục bộ.
Chọn nó khi: SQL diễn đạt biến đổi rõ ràng hơn là các thao tác DataFrame liên kết.
Trao đổi: kết nối toàn cầu chung không phù hợp cho mọi ứng dụng đồng thời; sử dụng kết nối rõ ràng khi sự cô lập quan trọng.
Đầu vào điển hình: CSV, JSON, Parquet, DataFrames pandas, DataFrames Polars và bảng Arrow.
DuckDB không thay thế mọi kho dữ liệu. Nó hữu ích nhất khi một nhà phân tích cần thực thi theo phong cách cơ sở dữ liệu mà không phải triển khai và quản lý một máy chủ cho quy trình làm việc cục bộ hoặc nhúng.
5. Matplotlib: Tốt nhất cho Trực Quan Hóa Tĩnh Kiểm Soát
Matplotlib là nền tảng đồ họa cấp thấp để học khi kiểm soát chính xác các trục, chú thích, bố cục và đầu ra tệp là quan trọng.
Tốt nhất cho: báo cáo tĩnh, số liệu công bố, hàm vẽ có thể tái sử dụng, và tùy chỉnh chi tiết.
Chọn nó khi: kết quả cần phải trông nhất quán trong sổ tay, tập lệnh, hoặc các tệp xuất.
Trao đổi: các biểu đồ đa bảng mài dũa thường yêu cầu nhiều mã hơn so với các thư viện cấp cao hơn.
Đầu vào điển hình: mảng NumPy, Series pandas và DataFrames.
Sử dụng Matplotlib khi hình ảnh là một sản phẩm bàn giao, không chỉ là một chẩn đoán nhanh. Đối với công việc khám phá, Seaborn có thể cung cấp các mặc định thống kê nhanh hơn trong khi vẫn duy trì quyền truy cập vào các đối tượng Matplotlib.
6. Seaborn: Tốt nhất cho Khám Phá Dữ Liệu Thống Kê
Seaborn là một thư viện trực quan hóa cấp cao được xây dựng trên Matplotlib và được thiết kế xung quanh đồ họa thống kê cấp tập dữ liệu.
Tốt nhất cho: phân phối, so sánh phân loại, mối quan hệ, các cái nhìn hồi quy, và khám phá theo khía cạnh.
Chọn nó khi: dữ liệu đã ngăn nắp và câu hỏi có tính thống kê hơn là chỉ mang tính trang trí.
Trao đổi: các bố cục tùy chỉnh phức tạp và chú thích vẫn yêu cầu kiến thức về Matplotlib.
Đầu vào điển hình: các DataFrame pandas ngăn nắp với các cột ngữ nghĩa rõ ràng.
Seaborn hoạt động tốt hơn khi nhà phân tích đầu tiên định nghĩa đơn vị quan sát và vai trò của biến. Một biểu đồ được mài dũa về mặt trực quan không thể sửa chữa các bản ghi trùng lặp, thể loại không nhất quán, hoặc một sự tổng hợp được thực hiện tại mức hạt không đúng.
7. Plotly: Tốt nhất cho Biểu Đồ Tương Tác và Phân Phối Trực Tuyến
Plotly là lựa chọn mạnh mẽ nhất trong danh sách này khi người xem cần thông tin chi tiết khi rê chuột, phóng to, lọc, hoặc trình bày dựa trên trình duyệt. Hướng dẫn bắt đầu với Python của nó ghi lại các hình ảnh tương tác cho sổ tay, HTML độc lập, và các ứng dụng phân tích.
Tốt nhất cho: khám phá của các bên liên quan, chuỗi thời gian tương tác, cái nhìn địa lý, và biểu đồ sẵn sàng cho web.
Chọn nó khi: tương tác thay đổi cách mà khán giả kiểm tra kết quả.
Đánh đổi: tài sản tương tác nặng hơn hình ảnh tĩnh và có thể làm phức tạp việc phân phối PDF hoặc ngoại tuyến.
Dữ liệu đầu vào điển hình: dữ liệu bảng tương thích với pandas hoặc Polars và mảng NumPy.
Đừng chọn Plotly chỉ vì tính tương tác có sẵn. Một biểu đồ tĩnh dễ dàng hơn để xem xét, phiên bản, in ấn, và nhúng khi việc rê chuột hoặc lựa chọn không thêm giá trị quyết định.
8. SciPy: Tốt nhất cho Các Khối Xây Dựng Khoa Học và Thống Kê
SciPy thêm các quy trình toán học và khoa học cấp cao hơn cho NumPy, bao gồm thống kê, tối ưu hóa, nội suy, tích phân, tín hiệu, cấu trúc thưa thớt, và thuật toán không gian.
Tốt nhất cho: các bài kiểm tra giả thuyết, các vấn đề tối ưu hóa, nội suy, xử lý tín hiệu, và các phép toán khoa học.
Chọn nó khi: nhiệm vụ cần một quy trình số đã được kiểm tra tốt hơn là một quy trình mô hình hóa đầy đủ.
Đánh đổi: các hàm SciPy thường mong đợi các mảng và kiến thức miền; chúng không quản lý quy trình chất lượng dữ liệu xung quanh.
Dữ liệu đầu vào điển hình: các mảng NumPy và các mẫu số được chuẩn bị cẩn thận.
Kiểm tra các giả định trước khi gọi một bài kiểm tra hoặc bộ tối ưu. Thư viện có thể thực hiện toán học một cách chính xác trong khi nhà phân tích cung cấp các quan sát phụ thuộc, giả định phân phối sai, hoặc một hàm mục tiêu không hợp lệ.
9. statsmodels: Tốt nhất cho Suy Biển Thống Kê và Chẩn Đoán
statsmodels là lựa chọn tốt hơn khi câu hỏi liên quan đến hệ số, sự không chắc chắn, các bài kiểm tra giả thuyết, chẩn đoán mô hình, hoặc cấu trúc chuỗi thời gian có thể giải thích hơn là chỉ độ chính xác dự đoán.
Tốt nhất cho: hồi quy, kinh tế lượng, chuỗi thời gian, các bài kiểm tra thống kê, và đầu ra chẩn đoán.
Chọn nó khi: các nhà reviewer cần hiểu các ước lượng, giả định, và sự không chắc chắn.
Đánh đổi: các đường ống dự đoán sản xuất và tiền xử lý thường thuận tiện hơn trong scikit-learn.
Dữ liệu đầu vào điển hình: các DataFrame pandas, công thức, và các mảng NumPy.
Sử dụng statsmodels khi một nhà phân tích phải giải thích những gì liên quan đến một kết quả và độ không chắc chắn của ước lượng đó là bao nhiêu. Đừng báo cáo bảng hệ số trước khi kiểm tra các phần dư, cách xử lý dữ liệu thiếu, tính đồng tuyến, và thiết kế quan sát của mô hình.
10. scikit-learn: Tốt nhất cho Các Đường Ống Phân Tích Dự Đoán
scikit-learn là bộ công cụ thực tiễn cho các quy trình dự đoán có giám sát và không giám sát, bao gồm tiền xử lý, điều chỉnh mô hình, lựa chọn mô hình, và đánh giá.
Tốt nhất cho: phân loại, hồi quy, phân cụm, giảm chiều, và các đường ống tiền xử lý có thể tái sử dụng.
Chọn nó khi: mục tiêu là tổng quát hóa cho dữ liệu chưa thấy thay vì chỉ giải thích hệ số.
Đánh đổi: các API tiện lợi làm cho việc rò rỉ, xác thực yếu, và các chỉ số gây hiểu lầm dễ dàng bị che giấu.
Dữ liệu đầu vào điển hình: ma trận đặc trưng số, mảng mục tiêu, và DataFrame được chuẩn bị cho mô hình hóa.
Giữ tách biệt giữa tập huấn luyện và tập kiểm tra trước các chuyển đổi học từ dữ liệu. Một mô hình thấy thông tin xác thực trong quá trình imputation, scaling, lựa chọn đặc trưng, hoặc mã hóa mục tiêu có thể trông chính xác trong khi thất bại trong sản xuất.
Bonus: Thêm Thu Thập Dữ Liệu Web Trước pandas
Thu thập dữ liệu web thuộc về trước phân tích khi tập dữ liệu yêu cầu nằm trên các trang web công cộng thay vì trong cơ sở dữ liệu hoặc xuất khẩu. pandas có thể phân tích một bảng sạch, nhưng nó không phát hiện ra một trang web, hiển thị các trang nặng JavaScript, quản lý các tác vụ thu thập có giới hạn, hoặc quyết định xem phản hồi của một trang là đầy đủ hay không.
Nstproxy Crawl là lớp thu thập và làm sạch trong kịch bản này. Một đội ngũ dữ liệu cung cấp các URL công khai được ủy quyền và ranh giới thu thập rõ ràng, sau đó nhận được các đầu ra trang có thể được chuẩn hóa thành các bản ghi. Dịch vụ này hữu ích khi việc thu thập lặp lại sẽ yêu cầu các tác nhân trình duyệt, định tuyến proxy, thử lại, theo dõi tác vụ, và xử lý hiện vật. Mô hình thanh toán hiện tại của nó là theo URL được thu thập, với các tùy chọn trả tiền theo mức sử dụng và dựa trên đăng ký; lưu lượng proxy có thể được tính phí riêng biệt tùy thuộc vào nguồn đã chọn. Đánh đổi là các nhà phân tích vẫn sở hữu thiết kế sơ đồ, giải quyết thực thể, xác thực, loại bỏ trùng lặp, và ý nghĩa thống kê của tập dữ liệu kết quả.
Tập hợp giới hạn: Đặt độ sâu tối đa, số trang tối đa, và các quy tắc bao gồm hoặc loại trừ trước khi thu thập một trang web.
Arifact sẵn sàng cho phân tích: Yêu cầu biểu diễn cần thiết cho bước tiếp theo, sau đó giữ lại URL nguồn và thời gian lấy dữ liệu với mỗi bản ghi.
Tính khả thi của thất bại: Xem xét chấp nhận yêu cầu, lấy trang, phân tích và xác nhận doanh nghiệp như các trạng thái riêng biệt thay vì một cờ thành công.
Tài liệu trực tiếp của Nstproxy hiện đang hiển thị nhiều hơn một tuyến đường một trang duy nhất trong các phần khác nhau. Trước khi sử dụng sản xuất, hãy xác nhận điểm cuối được tạo ra bởi Crawl Playground hoặc ví dụ khởi động nhanh hiện tại; tuyến đường ở trên theo ví dụ đồng bộ khởi động nhanh đã được kiểm tra cho bài viết này.
Không làm phẳng phản hồi trực tiếp thành biểu đồ. Trước tiên tạo một bảng chấp nhận với URL nguồn, URL cuối cùng, thời gian lấy dữ liệu, trạng thái trang, tiêu đề hoặc thực thể mong đợi, hash nội dung, trạng thái xác thực, và lý do từ chối. Sau đó tải các hàng đã chấp nhận vào pandas:
import pandas as pd
records = pd.read_json("accepted_web_records.jsonl", lines=True)analysis =( records.loc[records["validation_status"].eq("accepted")].assign(retrieved_at=lambda frame: pd.to_datetime(frame["retrieved_at"], utc=True)).drop_duplicates(subset=["canonical_url","content_hash"]).groupby("category", as_index=False).agg(pages=("canonical_url","nunique"), median_value=("value","median")))
Một ngăn tối thiểu nên bao gồm tập dữ liệu, câu hỏi phân tích và định dạng phân phối mà không chồng chéo không cần thiết.
Phân tích kinh doanh hàng ngày: pandas + Matplotlib hoặc Seaborn.
Công việc số học hoặc khoa học: NumPy + SciPy + Matplotlib.
Biến đổi bảng lớn hơn: Polars, chỉ với pandas ở biên giới tích hợp khi cần thiết.
Phân tích địa phương theo SQL: DuckDB + pandas hoặc Polars cho việc bàn giao cuối cùng.
Suy diễn và giải thích: pandas + statsmodels + một thư viện vẽ đồ thị chẩn đoán.
Dự đoán: pandas hoặc Polars để chuẩn bị, sau đó là pipeline scikit-learn và một thiết kế đánh giá rõ ràng.
Tập dữ liệu web công cộng: Nstproxy Crawl cho tập hợp giới hạn, tiếp theo là xác thực và ngăn phân tích nhỏ nhất ở trên.
Cài đặt các gói trong một môi trường tách biệt và ghi lại các phụ thuộc đã được giải quyết cho một dự án có thể tái tạo. Tránh sao chép một dòng pip install dài từ một danh sách trước khi quy trình làm việc chứng minh lý do cần thiết của mỗi thư viện.
Khả năng có trên web không tự động thiết lập quyền cho mọi tập hợp hoặc sử dụng. Thu thập các trang công cộng hoặc được ủy quyền, tôn trọng các điều khoản và luật áp dụng của trang web, giảm thiểu dữ liệu cá nhân, đặt quy tắc lưu giữ, và tránh bỏ qua xác thực hoặc kiểm soát truy cập.
Bảo tồn nguồn gốc thông qua phân tích. Mỗi bản ghi đã chấp nhận nên giữ lại một URL nguồn và thời gian lấy dữ liệu, trong khi các bản ghi bị từ chối nên giữ lại một lý do không nhạy cảm. Khi dữ liệu ảnh hưởng đến việc làm, tín dụng, sức khỏe, hoặc một quyết định có tác động lớn khác, hãy thêm xem xét miền và kiểm soát pháp lý thay vì coi một DataFrame hợp lệ về mặt kỹ thuật như là bằng chứng đủ.
Kết Luận
Công nghệ mặc định mạnh nhất cho các nhà phân tích dữ liệu là pandas, NumPy và một thư viện vẽ biểu đồ, với Polars, DuckDB, SciPy, statsmodels hoặc scikit-learn chỉ được thêm vào khi khối lượng công việc yêu cầu mô hình dữ liệu hoặc đầu ra cụ thể của chúng. Chọn dựa trên công việc phân tích và ranh giới thất bại, không phải độ dài của danh sách “thư viện hàng đầu”.
Bắt đầu với một tập dữ liệu đại diện, xây dựng một phép biến đổi đã được xác nhận, và đo bộ nhớ, thời gian chạy, và nhu cầu xem xét trước khi mở rộng môi trường. Nếu tập dữ liệu phải được tập hợp trước từ các trang web công khai được ủy quyền, hãy sử dụng Nstproxy Crawl để tạo ra các đầu vào có liên kết nguồn được giới hạn trước khi phân tích. Đối với các nhóm cũng vận hành các bộ thu thập tùy chỉnh qua nhiều nguồn proxy, Nstproxy Proxy Manager là khả năng liên quan để đánh giá cho việc định tuyến và hiển thị hoạt động.
Trải nghiệm Nstproxy — Bắt đầu dùng thử miễn phí của bạn hôm nay
Q: Thư viện Python nào tốt nhất cho phân tích dữ liệu?
pandas là thư viện đầu tiên tốt nhất cho hầu hết các nhà phân tích dữ liệu vì nó bao phủ các quy trình làm sạch, kết nối, định hình, tổng hợp, chuỗi thời gian và quy trình tệp phổ biến.
Q: Các nhà phân tích dữ liệu có cần cả pandas và NumPy không?
Có, nhưng họ sử dụng chúng ở các mức độ khác nhau: pandas cung cấp bảng được gán nhãn, trong khi NumPy cung cấp tính toán mảng và các khái niệm như dtype, hình dạng, phát sóng, bản sao, và chế độ xem.
Q: Tôi nên sử dụng pandas hay Polars?
Sử dụng pandas cho tính tương thích rộng trong hệ sinh thái và phân tích trong bộ nhớ quen thuộc; đánh giá Polars khi thực thi lười, cấu trúc nghiêm ngặt, xử lý song song, hoặc phát trực tuyến cải thiện một khối lượng công việc đại diện một cách đáng kể.
Q: Khi nào DuckDB tốt hơn pandas?
DuckDB hoạt động tốt hơn khi SQL rõ ràng diễn đạt các phép nối và tổng hợp trên CSV, JSON, Parquet, hoặc DataFrames, đặc biệt là khi một nhà phân tích muốn thực thi theo kiểu cơ sở dữ liệu mà không cần vận hành một máy chủ riêng biệt.
Q: Sự khác biệt giữa statsmodels và scikit-learn là gì?
statsmodels nhấn mạnh suy diễn thống kê, chuẩn đoán, và ước lượng có thể giải thích, trong khi scikit-learn nhấn mạnh tiền xử lý, mô hình dự đoán, chọn lựa mô hình, và tổng quát cho dữ liệu chưa thấy.
Q: pandas có thể thu thập dữ liệu từ các trang web không?
pandas có thể đọc một số bảng và tệp có thể truy cập qua HTTP, nhưng nó không phải là một trình thu thập hoặc hệ thống render trình duyệt. Sử dụng một lớp thu thập được ủy quyền như Nstproxy Crawl để thu thập công khai trên web có giới hạn, xác thực các bản ghi, và sau đó tải dữ liệu đã được chấp nhận vào pandas.
Xu hướng AI agent năm 2026 đang chuyển hướng sang quy trình làm việc có giới hạn với bối cảnh đáng tin cậy, công cụ được quản lý, đánh giá và các điểm phê duyệt của con người.
Marcus Chen
Aug. 13th 2026
110M+ IP that voi ti le truy cap thanh cong 99.9%
Phan hoi trung binh ~0.5s cho tac vu dong thoi cao
Chi tu $0.1/GB
Truy cap ngay cac pool proxy residential, datacenter, IPv6 va ISP cao cap.
