10 bibliothèques Python que chaque analyste de données devrait utiliser

Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires dans le domaine de l'analyse de données en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de ses bibliothèques puissantes qui en font un excellent outil pour analyser des données, créer des visualisations et effectuer des analyses complexes.

Que vous débutiez en tant qu'analyste de données ou que vous cherchiez à élargir votre boîte à outils, connaître les bonnes bibliothèques Python peut améliorer considérablement votre productivité en Python.

Dans cet article, nous explorerons 10 bibliothèques Python que tout analyste de données devrait connaître, en les décomposant en termes simples et en exemples sur la façon dont vous pouvez les utiliser pour résoudre des problèmes d'analyse de données.

1. Pandas – La gestion des données simplifiée

Pandas est une bibliothèque open source spécialement conçue pour la manipulation et l'analyse de données. Il fournit deux structures de données essentielles : Series (1-dimensionnelle) et DataFrame (2-dimensionnelle), qui facilitent le travail avec des données structurées, telles que des tableaux ou des fichiers CSV.

Principales fonctionnalités :

• Gérer efficacement les données manquantes.
• Agrégation et filtrage des données.
• Fusion et jonction faciles d’ensembles de données.
• Importation et exportation de données à partir de formats tels que CSV, Excel, SQL et JSON.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Nettoyage des données : Pandas aide à gérer les valeurs manquantes, les doublons et les transformations de données.
• Exploration des données : vous pouvez facilement filtrer, trier et regrouper les données pour explorer les tendances.
• Gestion des fichiers : les Pandas peuvent lire et écrire des données à partir de divers formats de fichiers tels que CSV, Excel, SQL, etc.

Exemple de base d'utilisation de 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 – La base de la manipulation des données

NumPy (Numerical Python) est la bibliothèque Python la plus fondamentale pour le calcul numérique, qui prend en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels, ainsi qu'une grande variété de fonctions mathématiques pour les utiliser.

NumPy constitue souvent la base de bibliothèques plus avancées telles que Pandas, et constitue la bibliothèque de référence pour toute opération impliquant des nombres ou des ensembles de données volumineux.

Principales fonctionnalités :

• Fonctions mathématiques (par exemple, moyenne, médiane, écart type).
• Génération de nombres aléatoires.
• Opérations par éléments pour les tableaux.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Gestion efficace des données : les tableaux NumPy sont plus rapides et utilisent moins de mémoire que les listes Python.
• Opérations mathématiques : vous pouvez facilement effectuer des opérations telles que l'addition, la soustraction, la multiplication et d'autres opérations mathématiques sur de grands ensembles de données.
• Intégration avec les bibliothèques : de nombreuses bibliothèques d'analyse de données, notamment Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, dépendent de NumPy pour gérer les données.

Exemple de base d'utilisation 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 – Visualisation des données

Matplotlib est une puissante bibliothèque de visualisation qui vous permet de créer une grande variété de tracés statiques, animés et interactifs en Python.

C'est l'outil incontournable pour créer des graphiques tels que des graphiques à barres, des tracés linéaires, des nuages de points et des histogrammes.

Principales fonctionnalités :

• Graphiques linéaires, à barres, à nuages de points et à secteurs.
• Parcelles personnalisables.
• Intégration avec les notebooks Jupyter.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Tracés personnalisables : vous pouvez affiner l'apparence des tracés (couleurs, polices, styles).
• Large gamme de tracés : depuis les tracés de base jusqu'aux visualisations complexes telles que les cartes thermiques et les tracés 3D.
• Intégration avec les bibliothèques : Matplotlib fonctionne bien avec Pandas et NumPy, ce qui facilite le tracé de données directement à partir de ces bibliothèques.

Exemple de base d'utilisation 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 – Visualisations statistiques avancées

Seaborn est construit sur Matplotlib et fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs.

Il simplifie le processus de création de visualisations complexes telles que les diagrammes en boîte, les diagrammes en violon et les diagrammes en paires.

Principales fonctionnalités :

• Beaux styles par défaut.
• Fonctions de haut niveau pour les tracés complexes tels que les cartes thermiques, les tracés en violon et les tracés en paires.
• Intégration avec Pandas.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Visualisations statistiques : Seaborn facilite la visualisation de la relation entre les différentes caractéristiques des données.
• Esthétique améliorée : il applique automatiquement de meilleurs styles et schémas de couleurs à vos tracés.
• Fonctionne avec Pandas : vous pouvez tracer directement des DataFrames à partir de Pandas.

Exemple simple d'utilisation de 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 – L’apprentissage automatique simplifié

Scikit-learn est une bibliothèque Python largement utilisée pour l'apprentissage automatique, qui fournit des outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse de données, en se concentrant sur les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.

Principales fonctionnalités :

• Données de prétraitement.
• Algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé.
• Évaluation du modèle et réglage des hyperparamètres.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Modèles d'apprentissage automatique : Scikit-learn propose une variété d'algorithmes tels que la régression linéaire, les arbres de décision, le clustering à k-moyennes, etc.
• Évaluation du modèle : il fournit des outils pour diviser les ensembles de données, évaluer les performances du modèle et régler les hyperparamètres.
• Outils de prétraitement : Scikit-learn dispose de fonctions intégrées pour la mise à l'échelle des fonctionnalités, l'encodage des variables catégorielles et la gestion des données manquantes.

Exemple de base d'utilisation de 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 – Modèles statistiques et tests

Statsmodels est une bibliothèque Python qui fournit des classes et des fonctions pour la modélisation statistique. Il comprend des outils permettant de tester des hypothèses, d'ajuster des modèles de régression et de réaliser des analyses de séries chronologiques.

Principales fonctionnalités :

• Modèles de régression.
• Analyse de séries chronologiques.
• Tests statistiques.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Analyse de régression : Statsmodels propose plusieurs techniques de régression, notamment les moindres carrés ordinaires (OLS) et la régression logistique.
• Tests statistiques : il fournit de nombreux tests statistiques, tels que les tests t, les tests du chi carré et l'ANOVA.
• Analyse des séries chronologiques : Statsmodels est utile pour analyser et prévoir des données dépendant du temps.

Exemple de base d'utilisation 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 – Calcul scientifique et technique avancé

SciPy est une bibliothèque open source qui s'appuie sur NumPy et fournit des fonctionnalités supplémentaires pour le calcul scientifique et technique.

Il comprend des algorithmes d'optimisation, d'intégration, d'interpolation, de problèmes de valeurs propres et d'autres opérations mathématiques avancées.

Principales fonctionnalités :

• Optimisation.
• Traitement du signal.
• Fonctions statistiques.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Informatique scientifique : SciPy comprend une large gamme d'outils pour résoudre des problèmes mathématiques complexes.
• Algorithmes d'optimisation : ils fournissent des méthodes pour trouver des solutions optimales aux problèmes.
• Traitement du signal : utile pour filtrer, détecter les tendances et analyser les signaux dans les données.

Exemple simple d'utilisation de 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 – Visualisations interactives

Plotly est une bibliothèque permettant de créer des visualisations Web interactives. Il vous permet de créer des tracés sur lesquels les utilisateurs peuvent zoomer, survoler et interagir avec.

Principales fonctionnalités :

• Terrains interactifs.
• Prise en charge des tracés 3D.
• Intégration de Dash pour créer des tableaux de bord.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Tracés interactifs : Plotly facilite la création de graphiques permettant aux utilisateurs d'interagir avec les données.
• Intégration Web : vous pouvez facilement intégrer des tracés Plotly dans des applications Web ou les partager en ligne.
• Visualisations riches : il prend en charge une grande variété de visualisations, notamment des tracés 3D, des cartes thermiques et des cartes géographiques.

Exemple simple d'utilisation de 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 – Travailler avec des fichiers Excel

OpenPyXL est une bibliothèque Python qui vous permet de lire et d'écrire des fichiers Excel .xlsx. Il s’agit d’un outil utile pour traiter des données Excel, ce qui est courant dans les contextes commerciaux et financiers.

Principales fonctionnalités :

• Lisez et écrivez des fichiers .xlsx.
• Ajoutez des graphiques aux fichiers Excel.
• Automatisez les flux de travail Excel.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Gestion des fichiers Excel : Openpyxl vous permet d'automatiser les tâches liées à Excel telles que la lecture, l'écriture et le formatage des données.
• Extraction de données : vous pouvez extraire des points de données spécifiques à partir de fichiers Excel et les manipuler à l'aide de Python.
• Créer des rapports : générez des rapports automatisés directement dans Excel.

Exemple simple d'utilisation de 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 – Grattage Web

BeautifulSoup est une puissante bibliothèque Python utilisée pour le web scraping, c'est-à-dire l'extraction de données à partir de documents HTML et XML. Il facilite l'analyse des pages Web et l'extraction des données dont vous avez besoin.

Si vous traitez des données Web qui ne sont pas disponibles dans un format facile à utiliser (comme CSV ou JSON), BeautifulSoup vous aide en vous permettant d'interagir avec la structure HTML d'une page Web.

Principales fonctionnalités :

• Analyse de documents HTML et XML.
• Rechercher et extraire des éléments spécifiques (par exemple, des balises, des attributs).
• Intégration avec les demandes de récupération de données.

Pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

• Web Scraping : BeautifulSoup simplifie le processus d'extraction de données à partir de documents HTML et XML complexes.
• Compatibilité avec les bibliothèques : il fonctionne bien avec les demandes de téléchargement de pages Web et les pandas pour stocker les données dans des formats structurés.
• Recherche efficace : vous pouvez rechercher des éléments par balise, classe, identifiant ou même utiliser des sélecteurs CSS pour trouver le contenu exact que vous recherchez.
• Nettoyage des données : les données présentes sur les sites Web sont souvent désordonnées. BeautifulSoup peut nettoyer et extraire les parties pertinentes, ce qui facilite leur analyse.

Exemple simple d'utilisation 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)

Conclusion

Qu'il s'agisse de nettoyer des données désordonnées, de visualiser des informations ou de créer des modèles prédictifs, ces outils fournissent tout ce dont vous avez besoin pour exceller dans votre carrière d'analyste de données. Commencez à vous entraîner avec de petits projets et bientôt, vous résoudrez facilement les problèmes de données du monde réel.