¿Qué bibliotecas se necesitan para el análisis de datos de Python?

1. NumPy

Generalmente, comenzaremos la lista con bibliotecas del campo científico. NumPy es una de las principales bibliotecas de software en este campo. Está diseñado para manejar grandes matrices y arreglos multidimensionales y proporciona muchas funciones y métodos matemáticos avanzados para que pueda usarlo para realizar una variedad de operaciones.

2. SciPy

SciPy, otra biblioteca central de informática científica, está construida sobre la base de NumPy y amplía las funciones de NumPy. La estructura de datos principal de SciPy es una matriz multidimensional, implementada mediante Numpy. La biblioteca proporciona herramientas para resolver tareas de álgebra lineal, teoría de probabilidad, cálculos integrales y más.

3.Pandas

Pandas es una biblioteca de Python que proporciona estructuras de datos avanzadas y varias herramientas de análisis. Una de las grandes características de esta biblioteca es su capacidad para convertir operaciones de datos bastante complejas en uno o dos comandos. Pandas proporciona muchos métodos integrados para agrupar, filtrar y combinar datos, así como funciones de series temporales. Todos estos métodos funcionan muy rápidamente.

4. StatsModels

Statsmodels es un módulo de Python que proporciona muchas posibilidades para el análisis de datos estadísticos, como la estimación de modelos estadísticos, la ejecución de pruebas estadísticas, etc. Puede usarlo para implementar muchos métodos de aprendizaje automático y explorar diferentes posibilidades de dibujo.

5. Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de bajo nivel para crear tablas y gráficos bidimensionales. Puede usarlo para crear una variedad de gráficos, desde histogramas y diagramas de dispersión hasta diagramas de coordenadas no cartesianas. Además, muchas bibliotecas de dibujo populares tienen ubicaciones reservadas para Matplotlib y pueden usarse junto con Matplotlib.

6. Seaborn

Seaborn es en realidad una API de alto nivel construida sobre la biblioteca matplotlib. Proporciona opciones predeterminadas más apropiadas para trabajar con gráficos. Además, proporciona un rico conjunto de bibliotecas de visualización, que incluyen tipos complejos como series temporales, tramas conjuntas y tramas de violín.

7. Plotly

Plotly es una biblioteca popular que te ayuda a crear gráficos complejos fácilmente. Esta biblioteca es adecuada para aplicaciones web interactivas y proporciona muchas visualizaciones excelentes, incluidos gráficos de contorno, gráficos ternarios y gráficos 3D.

8. Bokeh

La biblioteca Bokeh utiliza widgets de JavaScript para crear visualizaciones interactivas y escalables en el navegador. La biblioteca proporciona una variedad de gráficos, estilos, capacidades de interactividad en forma de diagramas de enlaces, agrega widgets, define devoluciones de llamadas y muchas más funciones útiles.

9. Pydot

Pydot es una biblioteca para generar gráficos orientados a complejos y no complejos. Está escrito en Python como una interfaz para Graphviz. Podemos usarlo para mostrar la estructura del gráfico, que a menudo se usa al construir redes neuronales y algoritmos basados ​​en árboles de decisión.