Thư viện Python là một ngôn ngữ linh hoạt, có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm phát triển web, học máy và cả khoa học dữ liệu. Vì vậy, không khó để hiểu vì sao đây là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay.

Đặc biệt, Python đã thu hút được rất nhiều sự chú ý từ các nhà khoa học dữ liệu trong những năm gần đây do tính đơn giản và sự phong phú của các thư viện có sẵn để phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, giữa rất nhiều thư viện tốt nhất hiện nay, có thể bạn sẽ bị choáng ngợp và không biết nên sử dụng thư viện nào. Nhiều nhà khoa học dữ liệu đôi khi cũng gặp khó khăn trong việc cân nhắc lựa chọn loại thư viện nào phù hợp. Vì vậy, bài viết hôm nay sẽ tổng hợp cho bạn 9 thư viện Python tốt nhất để phân tích dữ liệu. 

Với những thư viện này, dù bạn đang là nhà phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm hay mới bắt đầu thì đều có thể tận dụng chúng như một nguồn tài nguyên quý giá cho quá trình phân tích dữ liệu của mình. Cùng tìm hiểu nhé!

>>> Xem thêm: Ngôn ngữ Python và những điều bạn chưa biết

Pandas – Xử lý dữ liệu

Pandas là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ để thao tác và phân tích dữ liệu trong Python. Nó cung cấp cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và dễ sử dụng được gọi là DataFrame , tương tự như bảng tính. Với Pandas, bạn có thể dễ dàng đọc, viết, lọc và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tệp CSV, bảng tính Excel, cơ sở dữ liệu SQL, v.v.

Pandas có một số tính năng chính:

  • Cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ: Pandas cung cấp hai cấu trúc dữ liệu chính – series và DataFrame – có thể xử lý các loại và kích cỡ dữ liệu khác nhau.
  • Thao tác dữ liệu: Pandas cung cấp nhiều chức năng và phương pháp khác nhau để lọc, sắp xếp, chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu.
  • Nhập/xuất dữ liệu: Có thể đọc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu CSV, Excel, SQL và HTML, cũng như ghi dữ liệu vào các định dạng này.
  • Phân tích chuỗi thời gian: Hỗ trợ mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian, bao gồm phân tích cú pháp ngày và giờ, lập chỉ mục thời gian và lấy mẫu lại.
  • Xử lý dữ liệu bị thiếu: Cung cấp các công cụ để xử lý dữ liệu bị thiếu, bao gồm lọc, điền và nội suy.
  • Merging và Joining: Có thể hợp nhất và tham gia các bộ dữ liệu dựa trên các cột hoặc chỉ mục phổ biến.
  • Trực quan hóa: Cung cấp một giao diện đơn giản để tạo trực quan hóa bằng Matplotlib.
  • Hiệu suất cao: Được xây dựng dựa trên NumPy, một thư viện điện toán số được tối ưu hóa cao và cung cấp các thao tác nhanh, được vector hóa trên các bộ dữ liệu lớn.
  • Tích hợp: Tích hợp tốt với các thư viện phân tích dữ liệu và máy học khác trong hệ sinh thái Python, chẳng hạn như Scikit-learn, TensorFlow và PyTorch.

NumPy – Tính toán cấp cao

NumPy là một thư viện Python được sử dụng để tính toán. Nó cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều, cũng như nhiều hàm toán học cấp cao để hoạt động trên các mảng này. NumPy cung cấp các công cụ để tích hợp với các ngôn ngữ và thư viện và hỗ trợ các định dạng tệp dữ liệu khác nhau.

NumPy thường được sử dụng trong tính toán khoa học, phân tích dữ liệu và machine learning, hỗ trợ các mảng lớn, đa chiều. Nhờ đó, nó trở thành lựa chọn lý tưởng để xử lý các tập dữ liệu lớn và thực hiện các phép tính phức tạp

Bạn có thể sử dụng NumPy cho các trường hợp sau:

  • Phân tích dữ liệu: NumPy cho phép thao tác và phân tích các tập dữ liệu lớn nhanh chóng và hiệu quả.
  • Đại số tuyến tính: NumPy cung cấp một bộ hàm đại số tuyến tính có thể được sử dụng cho các phép toán ma trận và vector, giải các hệ phương trình tuyến tính cũng như tính toán các giá trị riêng và vector riêng.
  • Xử lý tín hiệu: NumPy bao gồm các chức năng xử lý tín hiệu, chẳng hạn như biến đổi Fourier, tích chập và lọc.
  • Machine learning: Nhiều thuật toán học máy, chẳng hạn như máy vector hỗ trợ và mạng neural, yêu cầu các phép toán ma trận, có thể được thực hiện hiệu quả bằng NumPy.

Các array operations của thư viện và các hàm toán học làm cho nó trở thành lựa chọn phù hợp cho các tác vụ tính toán số.

SciPy – Thực hiện các phép tính phức tạp

SciPy là một thư viện mã nguồn mở Python được sử dụng cho ngành kỹ thuật và khoa học máy tính. Nó được xây dựng dựa trên thư viện NumPy và cung cấp một tập hợp các thuật toán và chức năng cấp cao hữu ích trong nhiều lĩnh vực khoa học.

Một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho SciPy bao gồm:

  • Tối ưu hóa: SciPy cung cấp một bộ thuật toán tối ưu hóa có thể tìm giá trị cực tiểu hoặc cực đại của một hàm hoặc giải các bài toán tối ưu hóa.
  • Tích hợp: SciPy bao gồm các hàm tích hợp số, có thể tính gần đúng tích phân của một hàm trong một khoảng thời gian nhất định.
  • Interpolation: SciPy cung cấp các chức năng để nội suy dữ liệu, có thể hữu ích để tính gần đúng các điểm dữ liệu bị thiếu hoặc làm mịn dữ liệu nhiễu.
  • Đại số tuyến tính: Giống như NumPy, SciPy cung cấp một bộ các hàm đại số tuyến tính để giải các hệ phương trình, tính toán các giá trị riêng và vectơ riêng cũng như thực hiện phân tách ma trận.
  • Thống kê: SciPy bao gồm nhiều chức năng thống kê khác nhau, chẳng hạn như phân phối xác suất, kiểm tra giả thuyết và phân tích hồi quy.

SciPy thường được sử dụng trong tính toán khoa học, kỹ thuật và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp một loạt các chức năng, chẳng hạn như tối ưu hóa, tích hợp, interpolation, đại số tuyến tính, thống kê, xử lý tín hiệu, v.v.

Matplotlib – Trực quan hóa dữ liệu

Matplotlib là một thư viện Python được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. Nó cung cấp nhiều loại công cụ để tạo trực quan hóa tĩnh, động và tương tác trong Python. Matplotlib có khả năng tùy biến cao, cho phép người dùng tạo nhiều loại trực quan hóa, bao gồm biểu đồ đường, biểu đồ phân tán, biểu đồ thanh, biểu đồ, biểu đồ 3D, v.v.

Một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho Matplotlib bao gồm:

  • Khám phá data analysis: Matplotlib có thể được sử dụng để nhanh chóng trực quan hóa và khám phá các tập dữ liệu để hiểu rõ hơn về các mẫu, xu hướng và sự bất thường.
  • Trình bày các kết quả nghiên cứu: Matplotlib cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các phát hiện của họ một cách rõ ràng và ngắn gọn thông qua các hình ảnh trực quan chất lượng cao.
  • Machine learning: Matplotlib có thể được sử dụng để trực quan hóa kết quả của các thuật toán Machine learning như mô hình hồi quy và decision trees
  • Phát triển các ứng dụng web: Matplotlib có thể được sử dụng để tạo các hình ảnh tương tác cho các ứng dụng web bằng các thư viện như Flask hoặc Django .

Matplotlib thường được sử dụng trong tính toán khoa học, phân tích dữ liệu và machine learning, thường được sử dụng kết hợp với NumPy và SciPy để trực quan hóa các tập dữ liệu.

Seaborn – Trực quan hóa dữ liệu nâng cao

Seaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu Python dựa trên matplotlib, có giao diện hiện đại để tạo đồ họa thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin, giúp dễ dàng tạo nhiều dạng hình ảnh trực quan như biểu đồ phân tán, biểu đồ đường, bản đồ nhiệt, biểu đồ bar, v.v.

Điểm mạnh của Seaborn là khả năng tạo ra các hình ảnh trực quan phức tạp với tương đối với rất ít code, cung cấp một số tính năng nâng cao như bảng màu, chuyển đổi dữ liệu và mô hình thống kê.

  • Các style mặc định hấp dẫn: Seaborn cung cấp nhiều palettes và plot styles tích hợp giúp dễ dàng tạo các hình ảnh trực quan đẹp mắt và chuyên nghiệp chỉ với một vài dòng mã.
  • Khám phá dữ liệu dễ dàng: Seaborn giúp bạn dễ dàng khám phá và hiểu dữ liệu của mình bằng cách cung cấp nhiều chức năng để trực quan hóa việc phân phối dữ liệu, mối quan hệ giữa các biến, v.v.
  • Trực quan hóa nâng cao: Seaborn cung cấp một loạt các chức năng trực quan hóa nâng cao, bao gồm bản đồ nhiệt, bản đồ cụm và biểu đồ hồi quy, có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về các bộ dữ liệu phức tạp.
  • Tích hợp với Pandas: Seaborn được thiết kế để kết hợp mượt mà với Pandas. Điều này giúp dễ dàng hình dung dữ liệu được lưu trữ trong Pandas DataFrames.
  • Khả năng tùy chỉnh: Seaborn có khả năng tùy biến cao, cho phép bạn điều chỉnh các tính năng của plot như màu sắc, axis label và kích thước phông chữ cho phù hợp với nhu cầu của bạn.

Người ta thường sử dụng Seaborn khi muốn trực quan hóa phân phối dữ liệu, tạo bản đồ nhiệt và bản đồ cụm cũng như trực quan hóa các mô hình hồi quy.

Statsmodels – Phân tích thống kê

Statsmodels là một thư viện dành cho statistical modeling và phân tích thống kê với nhiều công cụ để khám phá, lập mô hình và suy luận dữ liệu. Nó bao gồm một tập hợp gồm các mô hình hồi quy, công cụ phân tích chuỗi thời gian, kiểm định giả thuyết và khả năng trực quan hóa thống kê. Với Statsmodels, bạn có thể dễ dàng ước tính và diễn giải các mô hình thống kê phức tạp bằng cách sử dụng API đơn giản và trực quan.

Các tính năng chính:

  • Có nhiều mô hình và công cụ thống kê để phân tích hồi quy, phân tích chuỗi thời gian và kiểm định giả thuyết.
  • Hỗ trợ tích hợp cho hồi quy tuyến tính, mô hình tuyến tính tổng quát, mô hình hiệu ứng hỗn hợp, hồi quy mạnh mẽ, v.v.
  • Một  framework linh hoạt để lập mô hình dữ liệu chuỗi thời gian, bao gồm các mô hình ARIMA, SARIMAX, VAR và không gian trạng thái.
  • Khả năng kiểm tra giả thuyết cho  t-tests, ANOVA, ANOVA và các bài kiểm tra thống kê khác.
  • Hỗ trợ mở rộng để trực quan hóa thống kê, bao gồm các biểu đồ chuỗi thời gian, biểu đồ residual và biểu đồ chẩn đoán để đánh giá mô hình.
  • Các công cụ chuyển đổi và xử lý dữ liệu tích hợp, bao gồm các công cụ xử lý dữ liệu bị thiếu, phát hiện ngoại lệ và tiền xử lý dữ liệu.
  • Tích hợp với các thư viện phân tích dữ liệu Python khác, chẳng hạn như Pandas và matplotlib.

Statsmodels được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích để thực hiện phân tích thống kê và xây dựng các mô hình dự đoán trong Python.

Bokeh – Hiển thị tương tác

Bokeh là một thư viện được sử dụng để tạo các hình ảnh động và tương tác cho các trình duyệt web hiện đại, phù hợp để tạo các hình ảnh trực quan phức tạp và quy mô lớn một cách dễ dàng. 

Bokeh cung cấp nhiều loại trực quan hóa như biểu đồ phân tán, biểu đồ đường, biểu đồ bar, bản đồ nhiệt, v.v., cũng như API linh hoạt và có thể tùy chỉnh để tạo biểu đồ tùy chỉnh.

Một trong những tính năng chính của Bokeh là khả năng tạo các biểu đồ tương tác đáp ứng đầu vào của người dùng. 

Ngoài ra, Bokeh còn có các công cụ và tiện ích tích hợp để tạo các tính năng tương tác như thu phóng, xoay, di chuột và chọn, cùng với đó là một nền tảng để tạo các tiện ích tùy chỉnh cho phép người dùng  tương tác với dữ liệu và cập nhật biểu đồ động.

Đặc biệt, Bokeh cũng được thiết kế để hoạt động mượt mà với các thư viện dữ liệu Python khác như Pandas, NumPy và Scikit-learning, giúp dễ dàng kết hợp vào các quy trình công việc hiện có. Nó cũng tích hợp mạnh mẽ với sổ ghi chép Jupyter, cho phép khám phá và trực quan hóa dữ liệu tương tác trong môi trường sổ ghi chép.

Plotly – 3D visualization

Plotly là một thư viện trực quan hóa dữ liệu động dành cho Python, cho phép người dùng tạo các biểu đồ, biểu đồ và bảng điều khiển tương tác và sẵn sàng xuất bản.

Với cú pháp đơn giản, plotly cho phép người dùng tạo trực quan hóa nhanh chóng và hiệu quả cho các ứng dụng khoa học dữ liệu khác nhau, từ phân tích dữ liệu khám phá đến việc trình bày thông tin chi tiết trong báo cáo và bản trình bày.

Các tính năng chính:

  • Tính tương tác: Tạo trực quan hóa tương tác cho phép người dùng thu phóng, xoay và nhận thêm thông tin bằng cách di chuột qua các thành phần khác nhau trong biểu đồ.
  • Xuất bản biểu đồ chất lượng: Các tùy chọn kiểu dáng và chủ đề cho phép người dùng tạo biểu đồ có chất lượng xuất bản và hấp dẫn trực quan.
  • Các loại biểu đồ toàn diện: Một loạt các loại biểu đồ, bao gồm biểu đồ phân tán, biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt, v.v.
  • Hỗ trợ đa nền tảng: Có thể được sử dụng trong nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, R, MATLAB và JavaScript.
  • Tích hợp với các thư viện khoa học dữ liệu khác: như Pandas, NumPy và Scikit-Learn, để tạo điều kiện khám phá và phân tích dữ liệu.
  • Tạo trang tổng quan: Plotly cũng cung cấp tính năng tạo trang tổng quan, cho phép người dùng tạo và xuất bản trang tổng quan tương tác.

Một trong những điểm đặc biệt của Plotly là khả năng tạo các hình ảnh tương tác trực quan, có thể được cá nhân hóa với nhiều tùy chọn kiểu dáng và các tiện ích có sẵn như di chuột, thu phóng và xoay. 

Hơn nữa, Plotly còn hỗ trợ nhiều loại và cấu trúc dữ liệu, làm cho nó trở thành một công cụ lý tưởng cho các nguồn dữ liệu khác nhau như chuỗi thời gian, không gian địa lý và dữ liệu mạng.

Scikit-learn – Machine Learning

Scikit-learning là một thư viện Machine Learning phổ biến dành cho Python, cung cấp một bộ công cụ toàn diện để xử lý trước dữ liệu, lựa chọn tính năng, lựa chọn mô hình và đánh giá hiệu suất. Thư viện bao gồm một loạt các thuật toán để phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước, đồng thời hỗ trợ cả học tập có giám sát và không giám sát.

Các tính năng chính:

  • Bộ công cụ toàn diện để xử lý trước dữ liệu, lựa chọn tính năng, lựa chọn mô hình và đánh giá hiệu suất.
  • Một loạt các thuật toán để phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước.
  • Hỗ trợ cho cả học tập có giám sát và không giám sát.
  • API rõ ràng và trực quan cho phép người dùng xây dựng và thử nghiệm các mô hình machine learning một cách nhanh chóng.
  • Dễ dàng tích hợp với các thư viện Python khác như NumPy, Pandas và Matplotlib.
  • Tài liệu có giá trị và cộng đồng người dùng tích cực cung cấp tài nguyên, hỗ trợ cho người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng.

Với API rõ ràng và trực quan, scikit-learning cho phép người dùng nhanh chóng xây dựng và thử nghiệm các mô hình machine learning, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho cả người mới bắt đầu và các chuyên gia trong lĩnh vực này.

Tất cả 9 thư viện Python trên đều rất hữu ích cho Data Science và Data Analysis. Tuy nhiên, mỗi loại sẽ được ứng dụng vào các trường hợp khác nhau. Vì vậy, trước khi lựa chọn thư viên, bạn cần cân nhắc các yếu tố về mục đích, đặc điểm của dự án, mức độ phức tạp của dữ liệu để chọn loại thư viện phù hợp nhất nhé!