Pesquisa de site

10 bibliotecas Python que todo analista de dados deve usar

Python tornou-se uma das linguagens de programação mais populares na área de análise de dados devido à sua simplicidade, flexibilidade e bibliotecas poderosas que o tornam uma excelente ferramenta para analisar dados, criar visualizações e realizar análises complexas.

Esteja você apenas começando como analista de dados ou procurando expandir seu kit de ferramentas, conhecer as bibliotecas Python certas pode aumentar significativamente sua produtividade em Python.

Neste artigo, exploraremos 10 bibliotecas Python que todo analista de dados deve conhecer, dividindo-as em termos simples e exemplos de como você pode usá-las para resolver problemas de análise de dados.

1. Pandas – Organização de dados facilitada

Pandas é uma biblioteca de código aberto projetada especificamente para manipulação e análise de dados. Ele fornece duas estruturas de dados essenciais: Series (unidimensional) e DataFrame (bidimensional), que facilite o trabalho com dados estruturados, como tabelas ou arquivos CSV.

Principais recursos:

  • Lidando com dados ausentes de forma eficiente.
  • Agregação e filtragem de dados.
  • Fácil fusão e junção de conjuntos de dados.
  • Importação e exportação de dados de formatos como CSV, Excel, SQL e JSON.

Por que você deveria aprender?

  • Limpeza de dados: Pandas ajudam a lidar com valores ausentes, duplicatas e transformações de dados.
  • Exploração de dados: você pode filtrar, classificar e agrupar dados facilmente para explorar tendências.
  • Manipulação de arquivos: Pandas pode ler e gravar dados de vários formatos de arquivo, como CSV, Excel, SQL e muito mais.

Exemplo básico de uso do 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 – A Fundação para Manipulação de Dados

NumPy (Python Numérico) é a biblioteca Python mais fundamental para computação numérica, que fornece suporte para matrizes e arrays grandes e multidimensionais, junto com uma ampla variedade de funções matemáticas para operar nelas.

NumPy costuma ser a base para bibliotecas mais avançadas, como Pandas, e é a biblioteca ideal para qualquer operação que envolva números ou grandes conjuntos de dados.

Principais recursos:

  • Funções matemáticas (por exemplo, média, mediana, desvio padrão).
  • Geração de números aleatórios.
  • Operações elementares para matrizes.

Por que você deveria aprender?

  • Manipulação eficiente de dados: arrays NumPy são mais rápidos e usam menos memória em comparação com listas Python.
  • Operações matemáticas: você pode executar facilmente operações como adição, subtração, multiplicação e outras operações matemáticas em grandes conjuntos de dados.
  • Integração com bibliotecas: muitas bibliotecas de análise de dados, incluindo Pandas, Matplotlib e Scikit-learn, dependem do NumPy para lidar com dados.

Exemplo básico de uso de 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 – Visualização de Dados

Matplotlib é uma biblioteca de visualização poderosa que permite criar uma ampla variedade de gráficos estáticos, animados e interativos em Python.

É a ferramenta ideal para criar gráficos, como gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de dispersão e histogramas.

Principais recursos:

  • Gráficos de linhas, barras, dispersão e pizza.
  • Parcelas personalizáveis.
  • Integração com notebooks Jupyter.

Por que você deveria aprender?

  • Plotagens personalizáveis: você pode ajustar a aparência das plotagens (cores, fontes, estilos).
  • Ampla variedade de gráficos: desde gráficos básicos até visualizações complexas, como mapas de calor e gráficos 3D.
  • Integração com Bibliotecas: Matplotlib funciona bem com Pandas e NumPy, facilitando a plotagem de dados diretamente dessas bibliotecas.

Exemplo básico de uso de 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 – Visualizações estatísticas avançadas

Seaborn é construído sobre o Matplotlib e fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos.

Ele simplifica o processo de criação de visualizações complexas, como gráficos de caixa, gráficos de violino e gráficos de pares.

Principais recursos:

  • Lindos estilos padrão.
  • Funções de alto nível para gráficos complexos, como mapas de calor, gráficos de violino e gráficos de pares.
  • Integração com Pandas.

Por que você deveria aprender?

  • Visualizações estatísticas: Seaborn facilita a visualização do relacionamento entre diferentes recursos de dados.
  • Estética aprimorada: aplica automaticamente melhores estilos e esquemas de cores aos seus gráficos.
  • Funciona com Pandas: você pode plotar DataFrames diretamente de Pandas.

Exemplo básico de uso do 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 – Aprendizado de máquina facilitado

Scikit-learn é uma biblioteca Python amplamente utilizada para aprendizado de máquina, que fornece ferramentas simples e eficientes para mineração e análise de dados, com foco em algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Principais recursos:

  • Pré-processamento de dados.
  • Algoritmos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados.
  • Avaliação de modelo e ajuste de hiperparâmetros.

Por que você deveria aprender?

  • Modelos de aprendizado de máquina: Scikit-learn oferece uma variedade de algoritmos, como regressão linear, árvores de decisão, agrupamento k-means e muito mais.
  • Avaliação de modelo: fornece ferramentas para dividir conjuntos de dados, avaliar o desempenho do modelo e ajustar hiperparâmetros.
  • Ferramentas de pré-processamento: Scikit-learn possui funções integradas para dimensionamento de recursos, codificação de variáveis categóricas e tratamento de dados ausentes.

Exemplo básico de uso do 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. Statsmodels – Modelos Estatísticos e Testes

Statsmodels é uma biblioteca Python que fornece classes e funções para modelagem estatística. Inclui ferramentas para realizar testes de hipóteses, ajustar modelos de regressão e conduzir análises de séries temporais.

Principais recursos:

  • Modelos de regressão.
  • Análise de série temporal.
  • Testes estatísticos.

Por que você deveria aprender?

  • Análise de regressão: Statsmodels oferece múltiplas técnicas de regressão, incluindo mínimos quadrados ordinários (OLS) e regressão logística.
  • Testes estatísticos: fornece muitos testes estatísticos, como testes t, testes qui-quadrado e ANOVA.
  • Análise de série temporal: Statsmodels é útil para analisar e prever dados dependentes do tempo.

Exemplo básico de uso de 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 – Computação Científica e Técnica Avançada

SciPy é uma biblioteca de código aberto baseada em NumPy e fornece funcionalidades adicionais para computação científica e técnica.

Inclui algoritmos para otimização, integração, interpolação, problemas de autovalores e outras operações matemáticas avançadas.

Principais recursos:

  • Otimização.
  • Processamento de sinal.
  • Funções estatísticas.

Por que você deveria aprender?

  • Computação Científica: SciPy inclui uma ampla gama de ferramentas para resolver problemas matemáticos complexos.
  • Algoritmos de Otimização: Fornece métodos para encontrar soluções ótimas para problemas.
  • Processamento de Sinais: Útil para filtrar, detectar tendências e analisar sinais em dados.

Exemplo básico de uso do 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 – Visualizações interativas

Plotly é uma biblioteca para criar visualizações interativas baseadas na web. Ele permite que você crie gráficos nos quais os usuários podem ampliar, passar o mouse e interagir.

Principais recursos:

  • Parcelas interativas.
  • Suporte para gráficos 3D.
  • Integração Dash para construção de dashboards.

Por que você deveria aprender?

  • Plotagens interativas: Plotly facilita a criação de gráficos que permitem aos usuários interagir com os dados.
  • Integração com a Web: você pode integrar facilmente gráficos do Plotly em aplicativos da web ou compartilhá-los online.
  • Visualizações ricas: suporta uma ampla variedade de visualizações, incluindo gráficos 3D, mapas de calor e mapas geográficos.

Exemplo básico de uso do 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 – Trabalhando com arquivos Excel

OpenPyXL é uma biblioteca Python que permite ler e escrever arquivos .xlsx do Excel. É uma ferramenta útil ao lidar com dados do Excel, o que é comum em ambientes empresariais e financeiros.

Principais recursos:

  • Ler e gravar arquivos .xlsx.
  • Adicione gráficos a arquivos Excel.
  • Automatize fluxos de trabalho do Excel.

Por que você deveria aprender?

  • Manipulação de arquivos do Excel: Openpyxl permite automatizar tarefas relacionadas ao Excel, como leitura, gravação e formatação de dados.
  • Extração de dados: você pode extrair pontos de dados específicos de arquivos Excel e manipulá-los usando Python.
  • Criar relatórios: gere relatórios automatizados diretamente no Excel.

Exemplo básico de uso do 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 é uma poderosa biblioteca Python usada para web scraping – ou seja, extrair dados de documentos HTML e XML. Facilita a análise de páginas da web e a extração dos dados necessários.

Se você estiver lidando com dados da web que não estão disponíveis em um formato fácil de usar (como CSV ou JSON), o BeautifulSoup ajuda, permitindo que você interaja com a estrutura HTML de uma página da web.

Principais recursos:

  • Análise de documentos HTML e XML.
  • Encontrar e extrair elementos específicos (por exemplo, tags, atributos).
  • Integração com solicitações de busca de dados.

Por que você deveria aprender?

  • Web Scraping: BeautifulSoup simplifica o processo de extração de dados de documentos HTML e XML complexos.
  • Compatibilidade com Bibliotecas: Funciona bem com solicitações de download de páginas web e pandas para armazenamento de dados em formatos estruturados.
  • Pesquisa eficiente: você pode pesquisar elementos por tag, classe, id ou até mesmo usar seletores CSS para encontrar o conteúdo exato que procura.
  • Limpar dados: Muitas vezes, os dados nos sites são confusos. BeautifulSoup pode limpar e extrair as partes relevantes, facilitando a análise.

Exemplo básico de uso de 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)
Conclusão

Esteja você limpando dados confusos, visualizando insights ou criando modelos preditivos, essas ferramentas fornecem tudo que você precisa para se destacar em sua carreira de analista de dados. Comece a praticar com pequenos projetos e em breve você estará resolvendo desafios de dados do mundo real com facilidade.

Artigos relacionados: