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.