10 Python-Bibliotheken, die jeder Datenanalyst verwenden sollte

Python hat sich aufgrund seiner Einfachheit, Flexibilität und leistungsstarken Bibliotheken zu einer der beliebtesten Programmiersprachen im Bereich der Datenanalyse entwickelt, die es zu einem hervorragenden Werkzeug für die Analyse von Daten, die Erstellung von Visualisierungen und die Durchführung komplexer Analysen machen.

Unabhängig davon, ob Sie gerade erst als Datenanalyst beginnen oder Ihr Toolkit erweitern möchten, kann die Kenntnis der richtigen Python-Bibliotheken Ihre Produktivität in Python erheblich steigern.

In diesem Artikel untersuchen wir 10 Python-Bibliotheken, die jeder Datenanalyst kennen sollte, und zerlegen sie in einfache Begriffe und Beispiele, wie Sie sie zur Lösung von Datenanalyseproblemen verwenden können.

1. Pandas – Datenverarbeitung leicht gemacht

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek, die speziell für die Datenbearbeitung und -analyse entwickelt wurde. Es stellt zwei wesentliche Datenstrukturen bereit: Series (1-dimensional) und DataFrame (2-dimensional). Erleichtern Sie die Arbeit mit strukturierten Daten wie Tabellen oder CSV-Dateien.

Hauptmerkmale:

• Effizienter Umgang mit fehlenden Daten.
• Datenaggregation und -filterung.
• Einfaches Zusammenführen und Verbinden von Datensätzen.
• Importieren und Exportieren von Daten aus Formaten wie CSV, Excel, SQL und JSON.

Warum sollten Sie es lernen?

• Datenbereinigung: Pandas helfen beim Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und Datentransformationen.
• Datenexploration: Sie können Daten einfach filtern, sortieren und gruppieren, um Trends zu erkunden.
• Dateiverwaltung: Pandas kann Daten aus verschiedenen Dateiformaten wie CSV, Excel, SQL und mehr lesen und schreiben.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von Pandas:

import pandas as pd

Create a DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

Filter data
filtered_data = df[df['Age'] > 28]
print(filtered_data)

2. NumPy – Die Grundlage für Datenmanipulation

NumPy (Numerical Python) ist die grundlegendste Python-Bibliothek für numerische Berechnungen, die Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Vielzahl mathematischer Funktionen für deren Bearbeitung bietet.

NumPy ist oft die Grundlage für fortgeschrittenere Bibliotheken wie Pandas und die erste Wahl für alle Vorgänge, bei denen es um Zahlen oder große Datenmengen geht.

Hauptmerkmale:

• Mathematische Funktionen (z. B. Mittelwert, Median, Standardabweichung).
• Zufallszahlengenerierung.
• Elementweise Operationen für Arrays.

Warum sollten Sie es lernen?

• Effiziente Datenverarbeitung: NumPy-Arrays sind schneller und verbrauchen weniger Speicher im Vergleich zu Python-Listen.
• Mathematische Operationen: Sie können problemlos Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation und andere mathematische Operationen an großen Datensätzen durchführen.
• Integration mit Bibliotheken: Viele Datenanalysebibliotheken, darunter Pandas, Matplotlib und Scikit-learn, sind für die Datenverarbeitung auf NumPy angewiesen.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von NumPy:

import numpy as np

Create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

Perform element-wise operations
arr_squared = arr ** 2
print(arr_squared)  # Output: [ 1  4  9 16 25]

3. Matplotlib – Datenvisualisierung

Matplotlib ist eine leistungsstarke Visualisierungsbibliothek, mit der Sie eine Vielzahl statischer, animierter und interaktiver Plots in Python erstellen können.

Es ist das ideale Werkzeug zum Erstellen von Diagrammen wie Balkendiagrammen, Liniendiagrammen, Streudiagrammen und Histogrammen.

Hauptmerkmale:

• Linien-, Balken-, Streu- und Kreisdiagramme.
• Anpassbare Grundstücke.
• Integration mit Jupyter-Notebooks.

Warum sollten Sie es lernen?

• Anpassbare Diagramme: Sie können das Erscheinungsbild von Diagrammen (Farben, Schriftarten, Stile) optimieren.
• Große Auswahl an Diagrammen: Von einfachen Diagrammen bis hin zu komplexen Visualisierungen wie Heatmaps und 3D-Diagrammen.
• Integration mit Bibliotheken: Matplotlib funktioniert gut mit Pandas und NumPy, wodurch es einfach ist, Daten direkt aus diesen Bibliotheken darzustellen.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

Create a line plot
plt.plot(x, y)
plt.title('Line Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

4. Seaborn – Erweiterte statistische Visualisierungen

Seaborn basiert auf Matplotlib und bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Zeichnen attraktiver und informativer statistischer Grafiken.

Es vereinfacht den Prozess der Erstellung komplexer Visualisierungen wie Boxplots, Violinplots und Paarplots.

Hauptmerkmale:

• Wunderschöne Standardstile.
• High-Level-Funktionen für komplexe Diagramme wie Heatmaps, Violindiagramme und Paardiagramme.
• Integration mit Pandas.

Warum sollten Sie es lernen?

• Statistische Visualisierungen: Seaborn macht es einfach, die Beziehung zwischen verschiedenen Datenmerkmalen zu visualisieren.
• Verbesserte Ästhetik: Es wendet automatisch bessere Stile und Farbschemata auf Ihre Plots an.
• Funktioniert mit Pandas: Sie können DataFrames direkt aus Pandas zeichnen.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von Seaborn:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

Load a sample dataset
data = sns.load_dataset('iris')

Create a pairplot
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()

5. Scikit-learn – Maschinelles Lernen leicht gemacht

Scikit-learn ist eine weit verbreitete Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die einfache und effiziente Tools für Data Mining und Datenanalyse bereitstellt und sich auf überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen konzentriert.

Hauptmerkmale:

• Daten vorverarbeiten.
• Überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen.
• Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning.

Warum sollten Sie es lernen?

• Modelle für maschinelles Lernen: Scikit-learn bietet eine Vielzahl von Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, K-Means-Clustering und mehr.
• Modellbewertung: Es bietet Tools zum Aufteilen von Datensätzen, zum Bewerten der Modellleistung und zum Optimieren von Hyperparametern.
• Vorverarbeitungstools: Scikit-learn verfügt über integrierte Funktionen für die Feature-Skalierung, die Kodierung kategorialer Variablen und den Umgang mit fehlenden Daten.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von Scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

Load dataset
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

Split dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Train a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Predict and evaluate
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions[:5])  # Display first 5 predictions

6. Statistikmodelle – Statistische Modelle und Tests

Statsmodels ist eine Python-Bibliothek, die Klassen und Funktionen für die statistische Modellierung bereitstellt. Es umfasst Tools zum Durchführen von Hypothesentests, zum Anpassen von Regressionsmodellen und zum Durchführen von Zeitreihenanalysen.

Hauptmerkmale:

• Regressionsmodelle.
• Zeitreihenanalyse.
• Statistische Tests.

Warum sollten Sie es lernen?

• Regressionsanalyse: Statsmodels bietet mehrere Regressionstechniken, einschließlich gewöhnlicher kleinster Quadrate (OLS) und logistischer Regression.
• Statistische Tests: Es bietet viele statistische Tests, wie z. B. T-Tests, Chi-Quadrat-Tests und ANOVA.
• Zeitreihenanalyse: Statsmodels ist nützlich für die Analyse und Vorhersage zeitabhängiger Daten.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von Statsmodels:

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

Sample data
X = np.random.rand(100)
y = 2 * X + np.random.randn(100)

Fit a linear regression model
X = sm.add_constant(X)  # Add a constant term for the intercept
model = sm.OLS(y, X).fit()

Print summary of the regression results
print(model.summary())

7. SciPy – Fortgeschrittenes wissenschaftliches und technisches Rechnen

SciPy ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf NumPy aufbaut und zusätzliche Funktionalität für wissenschaftliches und technisches Rechnen bietet.

Es umfasst Algorithmen für Optimierung, Integration, Interpolation, Eigenwertprobleme und andere fortgeschrittene mathematische Operationen.

Hauptmerkmale:

• Optimierung.
• Signalverarbeitung.
• Statistische Funktionen.

Warum sollten Sie es lernen?

• Wissenschaftliches Rechnen: SciPy umfasst eine breite Palette von Werkzeugen zur Lösung komplexer mathematischer Probleme.
• Optimierungsalgorithmen: Bietet Methoden zum Finden optimaler Lösungen für Probleme.
• Signalverarbeitung: Nützlich zum Filtern, Erkennen von Trends und Analysieren von Signalen in Daten.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von SciPy:

from scipy import stats
import numpy as np

Perform a t-test
data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(1, 1, 100)

t_stat, p_val = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f'T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_val}')

8. Plotly – Interaktive Visualisierungen

Plotly ist eine Bibliothek zum Erstellen interaktiver webbasierter Visualisierungen. Sie können damit Diagramme erstellen, in die Benutzer hineinzoomen, mit der Maus darüber fahren und mit denen sie interagieren können.

Hauptmerkmale:

• Interaktive Handlungen.
• Unterstützung für 3D-Plots.
• Dash-Integration zum Erstellen von Dashboards.

Warum sollten Sie es lernen?

• Interaktive Diagramme: Plotly erleichtert das Erstellen von Diagrammen, die es Benutzern ermöglichen, mit den Daten zu interagieren.
• Web-Integration: Sie können Plotly-Plots ganz einfach in Webanwendungen integrieren oder online teilen.
• Umfangreiche Visualisierungen: Es unterstützt eine Vielzahl von Visualisierungen, einschließlich 3D-Diagrammen, Heatmaps und geografischen Karten.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von Plotly:

import plotly.express as px

Sample data
data = px.data.iris()

Create an interactive scatter plot
fig = px.scatter(data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.show()

9. OpenPyXL – Arbeiten mit Excel-Dateien

OpenPyXL ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie Excel-XLSX-Dateien lesen und schreiben können. Es ist ein nützliches Werkzeug beim Umgang mit Excel-Daten, die in Geschäfts- und Finanzumgebungen häufig vorkommen.

Hauptmerkmale:

• Lesen und schreiben Sie .xlsx-Dateien.
• Fügen Sie Diagramme zu Excel-Dateien hinzu.
• Automatisieren Sie Excel-Workflows.

Warum sollten Sie es lernen?

• Verwaltung von Excel-Dateien: Mit Openpyxl können Sie Excel-bezogene Aufgaben wie das Lesen, Schreiben und Formatieren von Daten automatisieren.
• Datenextraktion: Sie können bestimmte Datenpunkte aus Excel-Dateien extrahieren und sie mit Python bearbeiten.
• Berichte erstellen: Erstellen Sie automatisierte Berichte direkt in Excel.

Grundlegendes Beispiel für die Verwendung von OpenPyXL:

from openpyxl import Workbook

Create a new workbook and sheet
wb = Workbook()
sheet = wb.active

Add data to the sheet
sheet['A1'] = 'Name'
sheet['B1'] = 'Age'

Save the workbook
wb.save('data.xlsx')

10. BeautifulSoup – Web Scraping

BeautifulSoup ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die zum Web-Scraping verwendet wird – also zum Extrahieren von Daten aus HTML- und XML-Dokumenten. Es macht es einfach, Webseiten zu analysieren und die benötigten Daten abzurufen.

Wenn Sie mit Webdaten arbeiten, die nicht in einem benutzerfreundlichen Format (wie CSV oder JSON) verfügbar sind, hilft BeautifulSoup, indem es Ihnen die Interaktion mit der HTML-Struktur einer Webseite ermöglicht.

Hauptmerkmale:

• Parsen von HTML- und XML-Dokumenten.
• Suchen und Extrahieren spezifischer Elemente (z. B. Tags, Attribute).
• Integration mit Anfragen zum Abrufen von Daten.

Warum sollten Sie es lernen?

• Web Scraping: BeautifulSoup vereinfacht den Prozess der Datenextraktion aus komplexen HTML- und XML-Dokumenten.
• Kompatibilität mit Bibliotheken: Funktioniert gut mit Anfragen zum Herunterladen von Webseiten und Pandas zum Speichern der Daten in strukturierten Formaten.
• Effiziente Suche: Sie können nach Elementen nach Tag, Klasse, ID suchen oder sogar CSS-Selektoren verwenden, um genau den Inhalt zu finden, den Sie suchen.
• Daten bereinigen: Oft sind die Daten auf Websites unordentlich. BeautifulSoup kann die relevanten Teile reinigen und extrahieren, was die Analyse erleichtert.

Einfaches Beispiel für die Verwendung von BeautifulSoup:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

Fetch the web page content using requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

Parse the HTML content of the page
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Find a specific element by tag (for example, the first <h1> tag)
h1_tag = soup.find('h1')

Print the content of the <h1> tag
print(h1_tag.text)

Abschluss

Egal, ob Sie unübersichtliche Daten bereinigen, Erkenntnisse visualisieren oder Vorhersagemodelle erstellen, diese Tools bieten alles, was Sie für eine erfolgreiche Karriere als Datenanalyst benötigen. Beginnen Sie mit kleinen Projekten zu üben, und schon bald werden Sie reale Datenherausforderungen mit Leichtigkeit lösen können.