吐血清算！毫不能错过的24个Python库

Python有以下三个特点：

• 易用性和机动性
• 全行业高接管度：Python无疑是业界最风行的数据科学说话
• 用于数据科学的Python库的数目上风

究竟上，因为Python库种类许多，要跟上其成长速率很是坚苦。因此，本文先容了24种涵盖端到端数据科门生命周期的Python库。

文中说起了用于数据整理、数据操纵、可视化、构建模子乃至模子陈设(以及其他用途)的库。这是一个相等全面的列表，有助于你行使Python开启数据科学之旅。

用于数据网络的Python库

你是否曾碰着过这样的环境：穷乏办理题目的数据?这是数据科学中一个永恒的题目。这也是为什么进修提取和网络数据对数据科学家来说是一项很是重要的手艺。数据提取和网络开发了亘古未有的阶梯。

以下是三个用于提取和网络数据的Python库：

1. Beautiful Soup

传送门：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

网络数据的最佳方法之一就是抓取网站(虽然是以合乎道德和法令的本领!)徒手做这件事必要淹灭大量的劳动和时刻。Beautiful Soup无疑是一大救星。

Beautiful Soup是一个HTML和XML理会器，可为被理会的页面建设理会树，从而用于从web页面中提取数据。从网页中提取数据的进程称为网页抓取。

行使以下代码可安装BeautifulSoup：

pip install beautifulsoup4 

下面是一个可实现从HTML中提取全部锚标志的Beautiful Soup简朴代码：

#!/usr/bin/python3 
# Anchor extraction from html document 
from bs4 import BeautifulSoup 
from urllib.request import urlopen 
 
with urlopen('LINK') as response: 
    soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser') 
    for anchor in soup.find_all('a'): 
        print(anchor.get('href', '/')) 

提议阅读下面的文章，进修如安在Python中行使Beautiful Soup：

《新手指南：在Python中行使BeautifulSoup举办网页抓取》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/beginner-guide-web-scraping-beautiful-soup-python/

2. Scrapy

传送门：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html

Scrapy是另一个可有用用于网页抓取的Python库。它是一个开源的协作框架，用于从网站中提取所需数据。行使起来快捷简朴。

下面是用于安装Scrapy的代码：

pip install scrapy 

Scrapy是一个用于大局限网页抓取的框架。可提供全部必要的器材有用地从网站中抓取数据，且依必要处理赏罚数据，并以行使者偏好的布局和名目存储数据。

下面是一个实现Scrapy的简朴代码：

import scrapy 
 
class Spider(scrapy.Spider): 
    name = 'NAME' 
    start_urls = ['LINK'] 
 
    def parse(self, response): 
        for title in response.css('.post-header>h2'): 
            yield {'title': title.css('a ::text').get()} 
 
        for next_page in response.css('a.next-posts-link'): 
            yield response.follow(next_page, self.parse 

下面是一个进修Scrapy并在Python中实现Scrapy的绝佳教程：

《行使Scrapy在Python中举办网页抓取(含多个示例)》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/web-scraping-in-python-using-scrapy/

3. Selenium

传送门：https://www.seleniumhq.org/

Selenium是一个倍受接待的自动化赏识器器材。在业界常用于测试，但对付网页抓取也很是利便。Selenium在IT规模很是风行。

编写Python脚原来自动化行使Selenium的web赏识器是很轻易的。它应承免费高效地提取数据，并将其存储在首选名目中以备后用。

关于行使Python和Selenium抓取YouTube视频数据的文章：

《数据科学项目：行使Python和Selenium抓取YouTube数据对视频举办分类》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/05/scraping-classifying-youtube-video-data-python-selenium/

用于数据整理和数据操纵的Python库

网络了数据之后，接下来要整理也许面对的任何紊乱数据，并进修怎样操纵数据，利便数据为建模做好筹备。

下面是四个可用于数据整理和数据操纵的Python库。请记着，文中仅指明在实际天下中处理赏罚布局化(数值)数据和文本数据(非布局化)——而该库列表涵盖了全部内容。

4. Pandas

传送门：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

在数据操纵和数据说明方面，Pandas绝无对手。Pandas一度是最风行的Python库。Pandas是用Python说话编写的，首要用于数据操纵和数据说明。

这个名称来历于术语“面板数据”，“面板数据”是一个计量经济学术语，指的是包括统一小我私人在多个时刻段内的调查功效的数据集。

（编辑：湖南网）

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