Введение: Привет, Хабр! Сегодня мы исследуем мир менее известных, но чрезвычайно полезных библиотек Python, которые могут значительно обогатить ваш аналитический инструментарий.

???? Подписывайтесь на мой телеграмм-канал DataTechCommunity для получения ежедневных обновлений о Python и аналитике данных!

Содержание:

1. PyCaret

2. Vaex

3. Streamlit

4. Dask

5. Dash by Plotly

1. PyCaret

• Описание: Автоматизированная библиотека машинного обучения, упрощающая переход от подготовки данных к моделированию.

• Применение: Идеально подходит для ускорения экспериментов с машинным обучением.

• Расширенное использование: PyCaret включает в себя функции для автоматического сравнения моделей, предобработки данных, а также интеграцию с MLflow для удобного ведения экспериментов. Например, вы можете использовать PyCaret для прогнозирования цен на алмазы, используя различные алгоритмы и оценивая их производительность с помощью кросс-валидации.

• Код для Начала Работы:

from pycaret.classification import *
clf1 = setup(data, target = 'column_name')

2. Vaex

• Описание: Библиотека для ленивой загрузки и эффективной обработки очень больших данных.

• Применение: Отлично подходит для анализа больших датасетов с ограниченными вычислительными ресурсами.

• Дополнительная информация: Vaex позволяет эффективно работать с датасетами, содержащими миллиарды строк, минимизируя использование памяти и оптимизируя производительность.

• Код для Начала Работы:

import vaex
df = vaex.open('my_big_file.csv')

3. Streamlit

• Описание: Инструмент для быстрого создания интерактивных веб-приложений для аналитики данных.

• Применение: Удобен для визуализации и демонстрации результатов анализа данных.

• Примеры использования: Streamlit можно использовать для разработки приложений, которые демонстрируют результаты машинного обучения, таких как классификация изображений или прогнозирование временных рядов.

• Код для Начала Работы:

import streamlit as st
st.write('Hello, world!')

4. Dask

• Описание: Предназначена для параллельных вычислений и работы с большими датасетами.

• Применение: Идеально подходит для масштабирования аналитических операций и обработки данных большого объема.

• Особенности: Dask обеспечивает совместимость с такими инструментами, как Pandas и Numpy, и позволяет выполнять сложные вычисления на кластерах.

• Код для Начала Работы:

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

5. Dash by Plotly:

• Описание: Фреймворк для создания аналитических веб-приложений.

• Применение: Идеален для создания интерактивных дэшбордов и комплексных визуализаций данных.

• Примеры использования: Dash позволяет создавать многогранные веб-приложения для анализа данных, например, для визуализации финансовых показателей компаний или трендов рыночных данных.

• Код для Начала Работы:

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
    html.H1("Привет, Dash!"),
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'}],
            'layout': {'title': 'Dash Data Visualization'}
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Заключение

Эти библиотеки значительно расширяют возможности Python в области аналитики данных. Не забывайте исследовать новые инструменты и присоединяйтесь к нам в DataTechCommunity для получения большего количества полезных советов и обсуждений о последних трендах в аналитике данных.

Источники

1. https://pycaret.org/

2. https://vaex.io/

3. https://streamlit.io/

4. https://www.dask.org/

5. https://dash.plotly.com/