ζ༼Ɵ͆ل͜Ɵ͆༽ᶘ

3 пакета Python, которые нужно начать использовать в 2022 году

0 комментов
16.03.2022
3 мин чтения

1. Mito

Mito — это интерфейс электронной таблицы для Python — вы можете вызвать Mito в своей среде Python, и каждое изменение, которое вы делаете в электронной таблице, будет генерировать эквивалентный Python в ячейке кода ниже. Представьте, что все, что вы делаете в Excel, может генерировать код Python — это Mito.

Посмотрите это демонстрационное видео:

Установочные команды для Mito:

python -m pip install mitoinstaller
python -m mitoinstaller install

Затем откройте Jupyter Lab и вызовите Mitosheet.

import mitosheet
mitosheet.sheet()

Полные инструкции можно найти на веб-сайте Mito в разделе «docs».

Mito — это быстрый способ быстро выполнять задачи по науке о данных, не требуя идеального синтаксиса — Mito пишет код за вас.

Функциональность включает в себя:

  • Графика
  • Сводные таблицы
  • Фильтры
  • Объединение
  • Сортировка
  • Сводные статистические данные
  • Импорт и экспорт файлов Excel
  • Дедупликация
  • Добавление и удаление столбцов
  • Редактирование определенных ячеек
  • и больше!

2. Plotly

Plotly — это графическая библиотека с открытым исходным кодом для Python. Их графики охватывают некоторые специфические области, такие как финансы и география — это отличает их от пакета, такого как Matplotlib. Сюжет ориентирован на предоставление пользователям возможности создавать интерактивные диаграммы. Эти диаграммы не только позволяют создателю представить свои идеи на основе данных, но и позволяют зрителю сделать свои собственные выводы.

Вы можете установить Plotly с помощью этой команды:

$ pip install plotly==5.5.0

Вот пример одной из самых простых диаграмм Plotly:

import plotly.express as px
fig = px.bar(x=["a", "b", "c"], y=[1, 3, 2])
fig.show()

Это трудно увидеть на изображении, но если вы наведете курсор на эту диаграмму, у вас будет множество вариантов взаимодействия с этой диаграммой, включая увеличение данных и экспорт в формате PNG.

Как видно из приведенных ниже примеров, Plotly предлагает множество простых в использовании, но мощных диаграмм.

3. Streamlit

Streamlit предназначен для быстрого создания приложений для работы с данными. Идея «приложений» как внутренних и внешних бизнес-инструментов приобрела большую популярность в последние годы. Похоже, их рост происходил параллельно и, возможно, был вызван появлением инструментов с low code/no code, таких как Mito и Plotly, которые позволяют менее техническим пользователям войти в пространство науки о данных.

Вот демонстрация от Data Professor, посвященная Streamlit.

Чтобы импортировать Streamlit, выполните следующую команду:

import streamlit as st

Streamlit также имеет «компоненты», которые являются сторонними функциями, которые можно использовать в ваших приложениях и на панели инструментов. Например, вы можете использовать профилирование AGgrid, Bokeh или Pandas внутри Streamlit.

Вот несколько примеров приложений Streamlit с их сайта:

Я надеюсь, что вы найдете эти пакеты полезными. Единственное, что объединяет всех троих, это то, что они понимают, что наука о данных и Python становятся все более широко используемыми за пределами традиционных команд по науке о данных. Маркетологи, специалисты по продажам, эксперты по операциям, финансисты и все, кто находится между ними, уже взаимодействуют с рабочими процессами обработки данных. Эти инструменты помогают технической и нетехнической аудиториям объединиться, чтобы вместе продвигать науку о данных :)

3
Сегодня
День улёта