10 ไลบรารี Python สำหรับวิทยาการข้อมูลที่ดีที่สุด

ชุดเครื่องมือวิทยาการข้อมูลสำหรับ Python ที่มีประโยชน์ควรครอบคลุมงานหลายด้าน ได้แก่ การแทนข้อมูล การทำความสะอาดตาราง การวิเคราะห์เชิงตัวเลข การสร้างโมเดล และการสื่อสารผลลัพธ์ งานเหล่านี้ใช้เครื่องมือเดียวแทนกันได้ทั้งหมดไม่ได้ เครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดทำงานร่วมกันได้ พร้อมช่วยให้เข้าใจชนิดข้อมูล การใช้หน่วยความจำ และสมมติฐานในการวิเคราะห์

เราได้ประเมินไลบรารีและเอนจิน 10 รายการที่ใช้งานผ่าน Python อย่างเป็นอิสระ โดยพิจารณาความสามารถ ข้อจำกัดในการใช้งานจริง การทำงานร่วมกับเครื่องมืออื่น และบทบาทในเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์จริง พร้อมตรวจสอบเอกสารทางการฉบับปัจจุบัน NumPy เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับพื้นฐานการคำนวณเชิงตัวเลข pandas เหมาะกับงานข้อมูลแบบตารางทั่วไป และ Polars เหมาะกับการแปลงข้อมูลด้วยนิพจน์ ลำดับนี้สะท้อนดุลยพินิจของกองบรรณาธิการ ไม่ใช่ผลการทดสอบความเร็วหรือความแม่นยำแบบใหม่

คู่มือนี้เน้นเครื่องมือที่ใช้ในระหว่างการวิเคราะห์ สภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊กยังเป็นพื้นที่ที่มีประโยชน์สำหรับเรียกใช้เครื่องมือเหล่านี้ แต่ statsmodels ได้รับการจัดให้อยู่ในหมวดเฉพาะสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ คุณไม่จำเป็นต้องใช้ทั้ง 10 รายการในทุกโครงการ ให้เริ่มจากชุดเครื่องมือที่เล็กที่สุดซึ่งตอบคำถามได้อย่างน่าเชื่อถือ

เปรียบเทียบไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูล

1. NumPy

NumPy ได้อันดับหนึ่ง เพราะการทำความเข้าใจรูปแบบอาร์เรย์ของไลบรารีนี้ให้ประโยชน์กับงาน Python เชิงวิทยาศาสตร์เป็นวงกว้าง โดยมีอาร์เรย์หลายมิติและการดำเนินการที่ช่วยให้เขียนงานเชิงตัวเลขได้โดยไม่ต้องเขียนลูป Python แยกสำหรับทุกองค์ประกอบ แม้อินเทอร์เฟซที่มองเห็นจะเป็น DataFrame หรือตัวประมาณค่าแมชชีนเลิร์นนิง รูปร่างอาร์เรย์ ชนิดข้อมูล และการจัดวางในหน่วยความจำก็มักช่วยอธิบายการทำงานของการคำนวณโดยรอบได้

แนวคิดที่มีประโยชน์ที่สุดที่ควรเรียนรู้ ได้แก่ การกระจายค่าตามมิติ การทำดัชนี และความแตกต่างระหว่างสำเนากับมุมมอง การเลือกช่วงข้อมูลอาจใช้พื้นที่จัดเก็บพื้นฐานร่วมกับอาร์เรย์ต้นฉบับ ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงช่วงข้อมูลนั้นจึงอาจส่งผลต่อข้อมูลส่วนอื่นของโปรแกรมได้ การกระจายค่าตามมิติช่วยให้การคำนวณง่ายขึ้น แต่ก็อาจสร้างผลลัพธ์ระหว่างทางที่มีขนาดใหญ่กว่าที่คาดไว้มาก ควรตรวจสอบมิติและความต้องการหน่วยความจำก่อนใช้คำสั่งสั้นกระชับกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เลือกใช้ NumPy เพื่อเป็นพื้นฐานการคำนวณเชิงตัวเลข ไม่ใช่เพื่อใช้แทนตารางที่มีป้ายกำกับได้ทุกกรณี อาร์เรย์ที่มีข้อมูลชนิดเดียวกันไม่สะดวกนักสำหรับระเบียนที่มีข้อความ วันที่ และค่าที่ขาดหายหลายชนิด ควรบันทึกหน่วยของข้อมูลและความหมายของแต่ละคอลัมน์แยกจากอาร์เรย์ดิบ และตรวจสอบความแม่นยำเชิงตัวเลขในจุดที่สำคัญ การจัดอันดับไว้ที่หนึ่งสะท้อนประโยชน์ในฐานะเครื่องมือพื้นฐาน ไม่ได้หมายความว่างานวิทยาการข้อมูลทุกประเภทควรนำไปพัฒนาด้วยอาร์เรย์โดยตรง

สำรวจ NumPy

2. pandas

เรายังคงแนะนำ pandas เป็นตัวเลือกมาตรฐานสำหรับการสำรวจข้อมูลแบบตารางทั่วไป เมื่อชุดข้อมูลและผลลัพธ์ระหว่างการประมวลผลมีขนาดที่เครื่องที่ใช้ทำงานรองรับได้อย่างสบาย ออบเจ็กต์ Series และ DataFrame ที่มีป้ายกำกับช่วยรองรับการ join การสรุปข้อมูลแบบจัดกลุ่ม การปรับรูปแบบข้อมูล การจัดการข้อมูลที่ขาดหาย และการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับเวลา อินเทอร์เฟซที่คุ้นเคยยังทำให้ pandas ใช้งานได้จริงเมื่อผู้ร่วมงานและเครื่องมือในขั้นตอนถัดไปคาดหวังว่าจะได้รับออบเจ็กต์ของ pandas

pandas รุ่น 3 มีการเปลี่ยนแปลงสำคัญ ไม่ใช่แค่เพิ่มเมธอดอำนวยความสะดวกใหม่ ๆ เท่านั้น Copy-on-Write ทำให้ออบเจ็กต์ที่ได้จากการแปลงมีลักษณะเสมือนเป็นสำเนาในมุมมองของผู้ใช้ และการกำหนดค่าแบบเชื่อมต่อกันหลายขั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงออบเจ็กต์ต้นฉบับอีกต่อไป ชนิดข้อมูลสตริงเริ่มต้นยังเปลี่ยนสมมติฐานของโค้ดรุ่นเก่าที่คาดว่าสตริงจะอยู่ในคอลัมน์ชนิด object ด้วย เมื่อต้องย้ายกระบวนการทำงานที่ใช้อยู่ไปยังเวอร์ชันใหม่ ให้ทดสอบทั้งการแปลงข้อมูลและการตรวจสอบชนิดข้อมูล

เราแนะนำ pandas สำหรับการวิเคราะห์ที่อ่านเข้าใจง่ายและการเชื่อมต่อกับเครื่องมืออื่น ๆ อย่างกว้างขวาง โดยควรคำนึงถึงการใช้หน่วยความจำเป็นข้อจำกัดในการออกแบบ ตรวจสอบจำนวนแถวที่เกิดจากการ join ชนิดข้อมูลของคอลัมน์ และตารางระหว่างการประมวลผล ก่อนจะสรุปว่าตัวไลบรารีเพียงอย่างเดียวเป็นสาเหตุที่ทำให้กระบวนการทำงานช้า การ join แบบ many-to-many อาจทำให้จำนวนแถวเพิ่มขึ้นได้ ไม่ว่าจะใช้เอนจินใดก็ตาม หากงานส่วนใหญ่เป็นการสแกนข้อมูลขนาดใหญ่หรือการรวมข้อมูลในรูปแบบ SQL ให้ลองเปรียบเทียบกับ Polars หรือ DuckDB การเปลี่ยนไปใช้เครื่องมืออื่นจะคุ้มค่าเมื่อช่วยให้กระบวนการทำงานทั้งหมดดีขึ้นมากพอที่จะชดเชยต้นทุนการย้ายระบบและการทำงานร่วมกัน

ดู pandas เพิ่มเติม

3. Polars

Polars เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับทีมที่สร้างกระบวนการทำงานด้านข้อมูลซึ่งเน้นการแปลงข้อมูล และพร้อมเรียนรู้อินเทอร์เฟซที่ขับเคลื่อนด้วยนิพจน์ เครื่องมือนี้รองรับการทำงานกับ DataFrame แบบ eager รวมถึงแนวทางแบบ lazy ซึ่งใช้กำหนดคิวรีก่อนเรียกใช้ การวางแผนการทำงานโดยมองภาพรวมทั้งหมดเปิดโอกาสให้เอนจินหลีกเลี่ยงการประมวลผลที่ไม่จำเป็น แทนที่จะสร้างผลลัพธ์ของทุกขั้นตอนระหว่างการประมวลผลขึ้นมาในหน่วยความจำทันที

เอนจินแบบสตรีมมิงสามารถประมวลผลการทำงานที่รองรับเป็นชุด ๆ ทำให้งานบางประเภททำได้จริงแม้ข้อมูลนำเข้าทั้งหมดจะมีขนาดใหญ่เกินกว่าจะเก็บไว้ในหน่วยความจำได้ แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าทุกคิวรีจะใช้หน่วยความจำในปริมาณจำกัด เอกสารอย่างเป็นทางการอธิบายว่าการทำงานบางประเภทไม่สามารถประมวลผลแบบสตรีมมิงได้โดยธรรมชาติ หรืออาจเปลี่ยนไปประมวลผลในหน่วยความจำแทน ให้ตรวจสอบแผนการประมวลผลจริงและวัดการใช้หน่วยความจำสูงสุดของคิวรีที่ใช้งาน โดยเฉพาะในขั้นตอน join และการรวมข้อมูล

เราแนะนำ Polars เมื่อลักษณะการประมวลผลของเครื่องมือนี้เหมาะกับการแปลงข้อมูลที่ทำซ้ำเป็นประจำ และทีมสามารถทำให้กระบวนการทำงานส่วนสำคัญอยู่ภายใน Polars ได้ การแปลงข้อมูลไปเป็น pandas หรือออบเจ็กต์ของ Python ซ้ำ ๆ อาจลดประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับ เมื่อต้องย้ายโค้ด ให้ตรวจสอบพฤติกรรมของค่า null ชนิดข้อมูล ลำดับข้อมูล และผลลัพธ์ อันดับของ Polars สะท้อนว่าเป็นทางเลือกที่มีประโยชน์แทน pandas ไม่ได้หมายความว่า Polars จะทำงานได้เร็วกว่าเสมอสำหรับทุกชุดข้อมูล การทำงานทุกประเภท หรือแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้อง

ดู Polars เพิ่มเติม

4. scikit-learn

scikit-learn เป็นเครื่องมือด้านการสร้างแบบจำลองที่เราแนะนำสำหรับโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากซึ่งใช้คุณลักษณะข้อมูลแบบมีโครงสร้าง เครื่องมือนี้มีฟังก์ชันสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น และการประเมินผล โดยใช้อินเทอร์เฟซสำหรับตัวประมาณค่าที่สอดคล้องกัน จึงมีประโยชน์ทั้งในการสร้างแบบจำลองพื้นฐานและทดสอบว่าแนวทางการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนขึ้นให้คุณค่ามากพอที่จะคุ้มกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นหรือไม่

ไปป์ไลน์มีความสำคัญเป็นพิเศษ เพราะการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นควรเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการประเมินผล การเรียนรู้ค่าตัวปรับสเกล กฎการแทนค่าข้อมูลที่ขาดหาย หรือขั้นตอนคัดเลือกคุณลักษณะจากข้อมูลที่มีทั้งหมดก่อนทำ cross-validation อาจทำให้ข้อมูลรั่วไหลไปยังชุดทดสอบได้ การรวมขั้นตอนการแปลงข้อมูลเข้ากับตัวประมาณค่าช่วยให้ใช้การฝึกโมเดลจากข้อมูลฝึกเท่านั้นได้อย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตาม การแบ่งข้อมูลเองก็ต้องสอดคล้องกับปัญหาที่กำลังศึกษา ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันตามบุคคล องค์กร หรือเวลาอาจต้องใช้วิธีแบ่งข้อมูลที่รอบคอบกว่าการสุ่มตัวอย่าง

เลือกใช้ scikit-learn เมื่อเป้าหมายคือการพยากรณ์ และการเปรียบเทียบที่เชื่อถือได้สำคัญกว่าการเลือกสถาปัตยกรรมที่กำลังเป็นกระแส ควรบันทึกเมตริก เวอร์ชันของข้อมูล และการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นไว้ควบคู่กับโมเดล statsmodels ด้านล่างเน้นการอนุมานค่าสัมประสิทธิ์และการทดสอบทางสถิติในอีกรูปแบบหนึ่ง ส่วนการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแบบกำหนดเองควรใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสม คะแนนการตรวจสอบความถูกต้องที่สูงจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อยังคงได้ผลดีในการประเมินที่สมจริง และสามารถทำซ้ำกระบวนการพยากรณ์ที่ได้

ดู scikit-learn

5. SciPy

SciPy เป็นเครื่องมืออีกชั้นหนึ่งสำหรับโจทย์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องใช้วิธีการเชิงตัวเลข แทนที่จะเพียงแปลงตารางในรูปแบบอื่น โดยต่อยอดจากระบบนิเวศของอาร์เรย์ใน Python สำหรับงานวิทยาศาสตร์ พร้อมเครื่องมือสำหรับการหาค่าเหมาะที่สุด การหาปริพันธ์ การประมาณค่า สถิติ การคำนวณแบบเมทริกซ์เบาบาง และการประมวลผลสัญญาณ การเลือกใช้รูทีนที่เหมาะสมช่วยแทนที่การพัฒนาโค้ดขึ้นเองที่เปราะบาง และทำให้ตรวจสอบสมมติฐานเบื้องหลังการคำนวณได้ง่ายขึ้น

หัวใจสำคัญคือการเลือกวิธีที่สอดคล้องกับโจทย์ทางคณิตศาสตร์ ตัวหาค่าเหมาะที่สุดต้องอาศัยข้อจำกัด การปรับสเกล และเกณฑ์การหยุดที่เหมาะสม ส่วนวิธีประมาณค่าจะกำหนดสมมติฐานเกี่ยวกับพฤติกรรมระหว่างค่าที่สังเกตได้ ผลลัพธ์ที่ได้ไม่ได้ยืนยันว่าการคำนวณนั้นตั้งโจทย์ไว้อย่างเหมาะสมแล้ว ก่อนเชื่อถือผลการวิเคราะห์ขนาดใหญ่ ควรตรวจสอบข้อมูลการลู่เข้าและทดสอบกรณีง่าย ๆ ที่ทราบคำตอบอยู่แล้ว

เราแนะนำ SciPy สำหรับนักวิเคราะห์ที่ต้องการเครื่องมือพื้นฐานด้านการคำนวณเชิงตัวเลขที่ผ่านการใช้งานมาอย่างแพร่หลาย และพร้อมทำความเข้าใจข้อมูลนำเข้าและผลการวินิจฉัยของเครื่องมือเหล่านั้น SciPy ทำงานเสริมกับ NumPy และ pandas ไม่ได้ใช้แทนทั้งสองตัว แพ็กเกจย่อยบางส่วนมีแนวคิดเฉพาะทาง การอ่านหมายเหตุเกี่ยวกับอัลกอริทึมจึงเป็นส่วนหนึ่งของการใช้ API อย่างรับผิดชอบ หากมีหลายวิธีที่เป็นไปได้ ควรเปรียบเทียบทั้งเสถียรภาพเชิงตัวเลขและความไวต่อการเปลี่ยนแปลง รวมถึงเวลาในการประมวลผล เพราะคำตอบที่เร็วขึ้นมีประโยชน์น้อยมาก หากผลเปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญเมื่อปรับข้อมูลนำเข้าเพียงเล็กน้อยในขอบเขตที่สมเหตุสมผล

ดู SciPy

6. DuckDB

DuckDB เป็นตัวเลือกเสริมที่มีประสิทธิภาพ เมื่อการวิเคราะห์เขียนเป็นการรวมตาราง การกรอง และการสรุปผลด้วย SQL ได้อย่างเป็นธรรมชาติ แพ็กเกจ Python ของ DuckDB นำเอนจินฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์มาไว้ในกระบวนการของแอปพลิเคชัน ทำให้ทำงานด้วย SQL ควบคู่ไปกับออบเจ็กต์ Python ที่คุ้นเคยได้ มีประโยชน์เป็นพิเศษเมื่อเริ่มโครงการจากไฟล์ และนักวิเคราะห์ต้องการสรุปหรือรวมไฟล์เหล่านั้นก่อนโหลดผลลัพธ์ที่มีขนาดเล็กลงไปยังเครื่องมืออื่น

เครื่องมือนี้เปลี่ยนตำแหน่งที่ทำงาน ไม่ได้ลดความจำเป็นในการทำความเข้าใจงานนั้น การสืบค้นข้อมูลต้นทางและดึงกลับมาเฉพาะผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องอาจใช้งานได้จริงกว่าการแปลงข้อมูลนำเข้าทุกชุดเป็น DataFrame ตั้งแต่ต้น อย่างไรก็ตาม การแปลงผลลัพธ์ขนาดใหญ่มากกลับมาเป็น Python ก็ยังอาจทำให้หน่วยความจำกลายเป็นคอขวดได้ ควรตรวจสอบสคีมาและการรวมตาราง พร้อมเลือกรูปแบบผลลัพธ์ให้เหมาะกับขั้นตอนถัดไปของการวิเคราะห์

เราแนะนำ DuckDB สำหรับเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ภายในเครื่องและแบบฝังตัว โดยเฉพาะเมื่อทีมคุ้นเคยกับการคิดและทำงานด้วย SQL ควรมอง DuckDB เป็นเอนจินประมวลผลที่มีอินเทอร์เฟซ Python ไม่ใช่คำเรียกอื่นที่ใช้แทน pandas ได้โดยตรง ตรวจสอบการทำงานของการเชื่อมต่อและการทำงานพร้อมกันให้สอดคล้องกับแอปพลิเคชันที่จะใช้จริง และวัดเวลาตั้งแต่สืบค้นจนได้ผลลัพธ์ทั้งหมด การจัดอันดับนี้สะท้อนประโยชน์ของการผสาน SQL กับ Python ไม่ได้หมายความว่าสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊กทุกชุดจำเป็นต้องมีฐานข้อมูล หรือ DuckDB ใช้แทนระบบข้อมูลสำหรับงานจริงทุกระบบได้

ดู DuckDB

7. PyArrow

PyArrow เป็นตัวเลือกด้านโครงสร้างพื้นฐานเมื่อการแทนข้อมูลแบบคอลัมน์ รูปแบบไฟล์ และการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างระบบเป็นหัวใจสำคัญของเวิร์กโฟลว์ เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้โครงสร้างและเครื่องมือของ Apache Arrow ใน Python ซึ่งรวมถึงอาร์เรย์ ตาราง การเข้าถึงชุดข้อมูล และการรองรับ Parquet นักวิเคราะห์มักพบเครื่องมือนี้ผ่านแพ็กเกจอื่นโดยไม่รู้ตัว แต่การใช้โดยตรงจะมีประโยชน์เมื่อจำเป็นต้องควบคุมสคีมาและการแลกเปลี่ยนข้อมูล

บทบาทของเครื่องมือนี้แตกต่างจากอินเทอร์เฟซ DataFrame ทั่วไป ตารางที่กำหนดสคีมาไว้อย่างชัดเจนช่วยสร้างขอบเขตที่มีประโยชน์ระหว่างการนำเข้าข้อมูล การจัดเก็บ และการวิเคราะห์ ส่วนการประมวลผลเป็นชุดย่อยช่วยจัดระเบียบงานได้ การแลกเปลี่ยนข้อมูลโดยไม่คัดลอกหน่วยความจำอาจทำได้ในกรณีที่เข้ากันได้ แต่การแปลงข้อมูลไม่ได้หลีกเลี่ยงการจัดสรรหน่วยความจำทุกครั้ง ความแตกต่างด้านชนิดข้อมูล การแทนค่า null การแบ่งข้อมูลเป็นส่วน และไลบรารีปลายทาง อาจทำให้ต้องคัดลอกหรือแปลงข้อมูล

เราแนะนำ PyArrow เมื่อโครงการต้องการควบคุมข้อมูลแบบคอลัมน์อย่างรอบคอบ ไม่ใช่เพียงต้องการไวยากรณ์อีกแบบสำหรับจัดกลุ่มแถว ควรตรวจสอบค่าประทับเวลา เขตเวลา คอลัมน์ที่รองรับค่า null และชนิดข้อมูลซ้อนกันในทุกขั้นตอนของการแปลงไปกลับ วัดต้นทุนในการแปลงข้อมูลควบคู่กับประสิทธิภาพในการอ่านไฟล์ โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลถูกส่งข้ามขอบเขตของไลบรารีซ้ำหลายครั้ง PyArrow ทำงานเสริมกับ pandas, Polars และ DuckDB ได้ แต่การใช้ Arrow ในจุดใดจุดหนึ่งของชุดเครื่องมือไม่ได้รับประกันว่าทั้งกระบวนการจะรักษาชนิดข้อมูลไว้ครบถ้วนหรือใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดู PyArrow เพิ่มเติม

8. statsmodels

statsmodels ช่วยเติมเต็มจุดที่รายการเครื่องมือซึ่งเน้นการพยากรณ์อาจมองข้ามไป นั่นคือการประมาณแบบจำลองทางสถิติและพิจารณาว่าผลลัพธ์เหล่านั้นมีความหมายอย่างไร ไลบรารีนี้มีตัวประมาณค่า การทดสอบ และข้อมูลสำหรับวินิจฉัย พร้อมอินเทอร์เฟซที่ทำงานกับอาร์เรย์หรือข้อกำหนดแบบสูตรและข้อมูลจาก pandas ได้ จึงมีประโยชน์เมื่อคำถามเกี่ยวข้องกับค่าสัมประสิทธิ์ ความไม่แน่นอน และสมมติฐานของแบบจำลอง ไม่ใช่เพียงความแม่นยำกับข้อมูลนอกกลุ่มตัวอย่าง

สรุปผลโดยละเอียดจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อข้อกำหนดของแบบจำลองและข้อมูลรองรับการตีความนั้น ควรตรวจสอบวิธีเก็บรวบรวมข้อมูลสังเกตการณ์ ว่าค่าคลาดเคลื่อนมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ และแบบจำลองที่เลือกกับสมมติฐานเกี่ยวกับโควาเรียนซ์เหมาะสมหรือไม่ ค่า p ที่ต่ำไม่ได้ยืนยันความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล และการค้นหาข้อกำหนดของแบบจำลองซ้ำไปซ้ำมาอาจทำให้การมีนัยสำคัญตามเกณฑ์ที่กำหนดชวนให้เข้าใจผิด ควรแยกคำถามในการวิเคราะห์ออกจากความอยากเลือกผลลัพธ์ที่ดูดีที่สุด

เราแนะนำให้ใช้ statsmodels สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติควบคู่กับ scikit-learn เพื่อเปรียบเทียบความสามารถในการพยากรณ์ โดยคำนึงว่าโครงการทั้งสองมีวิธีการบางส่วนที่ทับซ้อนกัน แต่เน้นกระบวนการทำงานคนละแบบ เริ่มจากข้อกำหนดของแบบจำลองที่มีเหตุผลรองรับ แล้วตรวจสอบส่วนเหลือและความไวต่อทางเลือกอื่นที่สมเหตุสมผล การนำไลบรารีนี้เข้ามาแทนที่สภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊กในรายการไลบรารีนี้ ทำให้การใช้เหตุผลทางสถิติมีบทบาทเฉพาะของตน ไลบรารีช่วยคำนวณและวินิจฉัยผล แต่นักวิเคราะห์ยังคงต้องรับผิดชอบในการพิจารณาว่าข้อสรุปสอดคล้องกับรูปแบบการศึกษาหรือไม่

ดู statsmodels เพิ่มเติม

9. Matplotlib

Matplotlib เป็นรากฐานด้านการแสดงภาพข้อมูลที่เราแนะนำเมื่อแผนภูมิต้องควบคุมโครงสร้างและการนำเสนอได้อย่างแม่นยำ โมเดล Figure และ Axes ช่วยให้นักพัฒนาจัดวางกราฟ ป้ายกำกับ คำอธิบายประกอบ และเค้าโครงได้อย่างชัดเจน การควบคุมเช่นนี้มีประโยชน์ต่อโค้ดรายงานที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้และรูปประกอบสำหรับงานตีพิมพ์ ซึ่งมักต้องปรับแต่งเพิ่มเติมจากค่าตั้งต้นที่สะดวกใช้

หากต้องการให้โค้ดวิเคราะห์ข้อมูลดูแลรักษาได้ง่าย ควรใช้วัตถุ figure และ axes อย่างชัดเจน แทนการพึ่งพาสถานะการพล็อตโดยปริยายทั้งหมด วิธีนี้ช่วยให้รวมแผงกราฟได้ง่ายขึ้นและเข้าใจได้ว่าองค์ประกอบแต่ละอย่างควรอยู่ตรงไหน ออกแบบแผนภูมิให้ตอบโจทย์การเปรียบเทียบที่ผู้อ่านต้องการ โดยคำนึงถึงหน่วยที่มีความหมาย มาตราส่วนที่สอดคล้องกัน ป้ายกำกับที่อ่านง่าย และการแสดงความไม่แน่นอนอย่างเหมาะสม ซึ่งมักสำคัญกว่าการตกแต่งกราฟ

เราแนะนำ Matplotlib สำหรับสร้างและส่งออกรูปประกอบที่เชื่อถือได้ โดยควรทราบว่าอาจต้องเขียนโค้ดมากกว่าเมื่อใช้เครื่องมือครอบสำหรับการพล็อตทางสถิติ ตรวจสอบไฟล์ที่บันทึกในขนาดที่จะใช้งานจริง รวมถึงแบบอักษร การถูกตัดขอบ คำอธิบายสัญลักษณ์ และความละเอียด กราฟที่ถูกต้องเมื่อแสดงในหน้าต่างโน้ตบุ๊กขนาดใหญ่อาจอ่านไม่ออกเมื่อนำไปใส่ในรายงาน สำหรับการสำรวจความสัมพันธ์ทางสถิติทั่วไป Seaborn อาจช่วยให้ทำงานได้รวดเร็วขึ้น และยังปรับแต่งเพิ่มเติมผ่านวัตถุพื้นฐานของ Matplotlib ได้

ดู Matplotlib เพิ่มเติม

10. Seaborn

Seaborn ช่วยให้สำรวจความสัมพันธ์ทางสถิติได้อย่างกระชับผ่านกราฟที่สร้างบน Matplotlib อินเทอร์เฟซของไลบรารีนี้เชื่อมตัวแปรเข้ากับคุณสมบัติทางภาพ เช่น ตำแหน่ง สี และการจัดกลุ่ม ช่วยให้นักวิเคราะห์เปรียบเทียบหมวดหมู่และการกระจายของข้อมูลได้โดยไม่ต้องสร้างองค์ประกอบกราฟทุกชิ้นด้วยตนเอง เหมาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลจัดอยู่ในรูปตารางที่ใช้กับการวิเคราะห์ตามต้องการได้อยู่แล้ว

ความสะดวกนี้มาพร้อมกับการเลือกใช้วิธีทางสถิติที่ควรพิจารณาให้รอบคอบ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับฟังก์ชันที่ใช้ กราฟอาจรวบรวมข้อมูลสังเกตการณ์ ประมาณความสัมพันธ์ หรือแสดงช่วงความไม่แน่นอน ควรทำความเข้าใจว่ามีการคำนวณอะไรบ้าง และค่าตั้งต้นสอดคล้องกับโครงสร้างการสุ่มตัวอย่างหรือไม่ เส้นโค้งเรียบหรือช่วงแคบอาจดูน่าเชื่อถือ ทั้งที่การสังเกตซ้ำ กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก หรือค่าที่หายไปทำให้การเปรียบเทียบมีความน่าเชื่อถือลดลง

เราแนะนำ Seaborn สำหรับการวิเคราะห์เชิงสำรวจและการสร้างกราฟทางสถิติที่ใช้กันทั่วไป โดยใช้ Matplotlib เมื่อต้องการปรับแต่งรายละเอียดขั้นสุดท้าย ก่อนสรุปว่าความแตกต่างที่เห็นในกราฟมีนัยสำคัญ ควรตรวจสอบขนาดของแต่ละกลุ่ม ลำดับหมวดหมู่ และการกระจายของข้อมูลต้นทาง เลือกกราฟให้เหมาะกับคำถาม แทนที่จะลองสร้างกราฟหลายรูปแบบเพียงเพราะดูน่าสนใจ เครื่องมือนี้เหมาะจะใช้เป็นส่วนเสริมด้านการแสดงภาพ ไม่ใช่สิ่งทดแทนการทดสอบทางสถิติ กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล หรือการเตรียมข้อมูลที่จำเป็นต่อการทำให้กราฟมีความหมาย

ดู Seaborn เพิ่มเติม

ควรเลือก pandas, Polars, DuckDB หรือ PyArrow?

เลือก pandas หากให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูลตารางแบบโต้ตอบและความเข้ากันได้กับเครื่องมือที่ใช้อยู่ เลือก Polars หากเวิร์กโฟลว์การแปลงข้อมูลที่มีหลายขั้นตอนเหมาะกับนิพจน์และการประมวลผลแบบหน่วงเวลา เลือก DuckDB หากใช้ SQL เพื่อรวม กรอง และรวบรวมข้อมูลได้ชัดเจนที่สุด เลือก PyArrow หากข้อกำหนดหลักคือสคีมา การจัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ และการแลกเปลี่ยนข้อมูล

เครื่องมือเหล่านี้ใช้ร่วมกันได้ แต่ควรมีเหตุผลรองรับทุกจุดที่มีการส่งต่อข้อมูล การแปลงข้อมูลซ้ำหลายครั้งอาจทำให้เกิดสำเนา เปลี่ยนชนิดข้อมูล และทำให้การแก้ไขข้อผิดพลาดยากขึ้น ควรลดขนาดข้อมูลก่อนสร้างผลลัพธ์ขนาดใหญ่ให้อยู่ในหน่วยความจำ และทดสอบว่าค่าว่าง การประทับเวลา หมวดหมู่ และความแม่นยำของตัวเลขยังคงเดิมตลอดการเปลี่ยนผ่านในเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานจริง

การตรวจสอบความเข้ากันได้และความถูกต้อง

• ตรวจสอบพฤติกรรมระหว่างการย้ายไปใช้ pandas 3: บันทึกประจำรุ่นอย่างเป็นทางการ อธิบายการคัดลอกเมื่อเขียน (Copy-on-Write) และชนิดข้อมูลสตริงเริ่มต้นแบบใหม่ ให้เปลี่ยนจากการกำหนดค่าแบบต่อเนื่องหลายทอดไปเป็นการแก้ไขออบเจ็กต์ที่ต้องการโดยตรง และทดสอบโค้ดที่อาศัยสมมติฐานเกี่ยวกับชนิดข้อมูลแบบเก่า
• วัดประสิทธิภาพของคิวรีทั้งหมด: ให้นับรวมการอ่านและแยกวิเคราะห์ข้อมูลนำเข้า ผลลัพธ์ระหว่างทาง การแปลงข้อมูล และการสร้างผลลัพธ์ขั้นสุดท้าย การมีตัวเลือกประมวลผลแบบสตรีมไม่ได้ยืนยันว่าทุกการดำเนินการจะหลีกเลี่ยงการประมวลผลข้อมูลทั้งหมดในหน่วยความจำ
• ระบุสคีมาให้ชัดเจน: บันทึกตัวระบุ หน่วย เขตเวลา ความหมายของค่าที่ขาดหายไป และจำนวนแถวที่คาดว่าจะได้จากการรวมข้อมูล ความเข้ากันได้ของไลบรารีไม่ได้รับประกันว่าความหมายของข้อมูลจะสอดคล้องกัน
• แยกการพยากรณ์ออกจากการอธิบาย: โมเดลที่พยากรณ์ได้แม่นยำไม่ได้ระบุสาเหตุโดยอัตโนมัติ การประมาณค่าทางสถิติก็ต้องอาศัยสมมติฐาน ซึ่งซอฟต์แวร์ไม่สามารถตรวจสอบได้จากตารางผลลัพธ์เพียงอย่างเดียว
• ป้องกันข้อมูลรั่วไหลระหว่างการประเมิน: ให้การประมวลผลล่วงหน้าที่เรียนรู้จากข้อมูลอยู่ภายในชุดย่อยสำหรับฝึกแต่ละชุด และเลือกวิธีแบ่งข้อมูลให้เหมาะกับเวลา กลุ่มข้อมูล และการนำไปใช้งานจริงตามเป้าหมาย
• ทำให้การวิเคราะห์ทำซ้ำได้: บันทึกการแก้ไขชุดข้อมูลและเวอร์ชันของแพ็กเกจ เรียกใช้การวิเคราะห์อีกครั้งจากสภาพแวดล้อมที่สะอาด และตรวจสอบทั้งภาพที่ส่งออกและผลลัพธ์เชิงตัวเลข

หากต้องการเปรียบเทียบการสร้างโมเดลในเชิงลึก โปรดดูคู่มือ ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับ Python หากต้องการศึกษาโครงสร้างโครงข่ายประสาทเทียมและโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า โปรดดู คู่มือไลบรารีดีปเลิร์นนิง ควรเลือกเครื่องมือเหล่านี้ให้สอดคล้องกับคำถามในการวิเคราะห์และข้อจำกัดของข้อมูล

ควรเลือกไลบรารีวิทยาการข้อมูลใด?

สร้างความเข้าใจด้านการคำนวณเชิงตัวเลขด้วย NumPy และเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลตารางทั่วไปด้วย pandas พิจารณาใช้ Polars สำหรับไปป์ไลน์ที่อิงนิพจน์ และ DuckDB สำหรับการวิเคราะห์ด้วย SQL เพิ่ม PyArrow เมื่อจำเป็นต้องควบคุมการแลกเปลี่ยนและการจัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์อย่างชัดเจน

ใช้ scikit-learn สำหรับโมเดลเชิงพยากรณ์และการประเมินผล ใช้ SciPy สำหรับวิธีคำนวณเชิงตัวเลขทางวิทยาศาสตร์ และใช้ statsmodels สำหรับการประมาณค่าและการวินิจฉัยทางสถิติ เครื่องมือเหล่านี้มีขอบเขตการใช้งานที่ทับซ้อนกันอยู่บ้าง แต่การเลือกตามเป้าหมายการวิเคราะห์จะช่วยให้ชุดเครื่องมือทำงานร่วมกันได้อย่างเป็นระบบ

ใช้ Matplotlib เพื่อสร้างกราฟอย่างแม่นยำ และใช้ Seaborn เพื่อสำรวจข้อมูลทางสถิติได้อย่างกระชับ เลือกเวิร์กโฟลว์ที่เพื่อนร่วมงานสามารถทำซ้ำและตรวจสอบได้ แทนเวิร์กโฟลว์ที่เพียงใช้เครื่องมือมากกว่า เพราะการเตรียมข้อมูลและการประเมินผลที่เข้าใจได้ต่างหากที่ทำให้ผลลัพธ์สุดท้ายน่าเชื่อถือ