Какие библиотеки для работы с данными вы использовали в Python?

В Python существует обширный набор библиотек для работы с данными, каждая из которых покрывает различные этапы работы с данными: от их получения и очистки до анализа, визуализации, хранения и машинного обучения. Ниже приведён детальный обзор наиболее часто используемых библиотек, сгруппированных по категориям.

1. Обработка и анализ данных

Pandas

Одна из самых популярных библиотек для структурированной обработки данных. Предоставляет DataFrame — мощную структуру для хранения и трансформации таблиц.

Ключевые возможности:

  • Чтение/запись CSV, Excel, JSON, SQL и Parquet

  • Группировка (groupby), агрегации

  • Преобразования, фильтрация, объединения (merge, concat)

  • Работа с временными рядами

Пример:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df\['total'\] = df\['quantity'\] \* df\['price'\]
filtered = df\[df\['total'\] > 1000\]

NumPy

Библиотека для числовых вычислений. Основа для многих других библиотек, включая Pandas и SciPy.

Ключевые возможности:

  • Массивы ndarray, операции над ними

  • Матричные вычисления, трансформации

  • Быстрая обработка больших объёмов чисел

Пример:

import numpy as np
a = np.array(\[1, 2, 3\])
b = a \* 10 # \[10, 20, 30\]

2. Работа с большими объёмами данных / параллельная обработка

Dask

Библиотека для распределённой обработки данных, совместима с Pandas и NumPy.

Особенности:

  • Поддержка больших объёмов данных, не помещающихся в память

  • Распараллеливание по ядрам и кластерам

  • Аналог Pandas DataFrame с ленивыми вычислениями

Vaex

Быстрая и эффективная библиотека для работы с большими табличными наборами данных (до 1 млрд+ строк).

Особенности:

  • Использует memory-mapped файлы

  • Очень быстрая фильтрация, агрегация, визуализация

3. Чтение и сохранение данных

PyArrow

Интерфейс к Apache Arrow — формат для представления табличных данных в памяти и на диске.

Используется для:

  • Работа с Parquet, Feather

  • Быстрая межъязыковая передача данных (C++, Java, Python)

fastparquet

Библиотека для чтения и записи Parquet-файлов — часто используется вместе с Pandas.

Openpyxl / xlrd / xlwt

Работа с Excel-файлами (.xlsx, .xls):

  • openpyxl: чтение и запись .xlsx

  • xlrd, xlwt: устаревшие, но всё ещё используются

csv / json (стандартные библиотеки)

Обработка плоских и вложенных данных из текстовых файлов.

4. Очистка и подготовка данных

Great Expectations

Инструмент для тестирования качества данных и валидации схем.

Пример:

  • Проверка, что в колонке нет NULL

  • Проверка диапазона значений, типов, уникальности

Pandarallel

Ускоряет операции Pandas с использованием параллельных потоков.

DataProfiler

Автоматическая генерация профилей датасета: типы колонок, пропуски, распределения.

5. Работа с временными рядами

Statsmodels

Модельный анализ: ARIMA, сезонность, регрессии.

Prophet (от Facebook)

Для предсказания временных рядов с учётом сезонности и праздников.

6. Подключение к базам данных и API

SQLAlchemy

ORM-библиотека и DSL для работы с SQL-базами. Позволяет писать запросы Python-стилем.

psycopg2 / asyncpg

Драйверы для PostgreSQL.

PyODBC / pymssql / MySQLdb

Доступ к другим SQL-серверным базам.

requests

Стандарт для работы с REST API:

import requests
response = requests.get("https://api.example.com/data")
json_data = response.json()

BeautifulSoup / lxml / Scrapy

Для парсинга HTML/XML — например, при web scraping.

7. Визуализация данных

Matplotlib

Базовая библиотека построения графиков (line, bar, scatter, histogram и др.)

Seaborn

Надстройка над matplotlib с улучшенной статистической визуализацией.

Plotly / Bokeh / Altair

Интерактивные графики, часто используются в дашбордах.

Dash / Streamlit

Веб-фреймворки для построения аналитических приложений без фронтенда.

8. Машинное обучение и статистика (если входит в зону ответственности Data Engineer)

Scikit-learn

Библиотека алгоритмов машинного обучения и препроцессинга:

  • Feature selection

  • Scaling

  • Обучение моделей (линейная регрессия, деревья решений)

XGBoost / LightGBM

Градиентный бустинг для табличных данных — используется при построении витрин данных в продуктиве.

9. ETL и оркестрация пайплайнов

Airflow

Оркестратор пайплайнов. Написание DAG’ов на Python. Возможность использовать кастомные Python-операторы для трансформации.

Luigi

Альтернатива Airflow — более простая, но менее масштабируемая.

Prefect

Модернизированный подход к декларативным пайплайнам, более удобная отладка.

10. Работа с потоками данных

Kafka-Python

Библиотека для продюсирования/консумирования сообщений из Apache Kafka.

Pyspark Streaming

Обработка данных в реальном времени на Spark с Python.

Faust

Стриминговая обработка потоков на Python, вдохновлённая Kafka Streams.

Пример полного пайплайна на Python:

import pandas as pd
import requests
from sqlalchemy import create_engine
\# Получение данных из API
response = requests.get("https://api.example.com/sales")
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)
\# Очистка
df.dropna(subset=\['amount'\], inplace=True)
df\['amount'\] = df\['amount'\].astype(float)
\# Сохранение в базу данных
engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost/dbname")
df.to_sql("sales_cleaned", engine, if_exists='replace', index=False)

Этот пример задействует библиотеки pandas, requests, sqlalchemy и демонстрирует типичный сценарий: загрузка → очистка → преобразование → загрузка в хранилище.

Python позволяет гибко комбинировать множество библиотек для построения эффективной и расширяемой дата-инфраструктуры. Data Engineer может начать с базовых инструментов, а затем постепенно добавлять специализированные, по мере усложнения архитектуры.