Ответ
Я имею опыт работы со следующими ключевыми библиотеками Python для анализа данных:
- Pandas: Основной инструмент для манипуляции и анализа табличных данных (DataFrame, Series). Позволяет эффективно загружать, очищать, трансформировать и агрегировать данные из различных источников (CSV, Excel, SQL).
- NumPy: Фундаментальная библиотека для научных вычислений в Python, предоставляющая мощные объекты N-мерных массивов и функции для работы с ними. Используется для высокопроизводительных математических операций.
- Matplotlib и Seaborn: Библиотеки для визуализации данных. Matplotlib предоставляет низкоуровневый контроль над графиками, а Seaborn построен на его основе и предлагает более высокоуровневый API для создания эстетически привлекательных статистических графиков.
- Scikit-learn: Комплексная библиотека для машинного обучения, включающая алгоритмы для классификации, регрессии, кластеризации, а также инструменты для предобработки данных, выбора моделей и оценки их производительности.
- SciPy: Набор модулей для научных и технических вычислений, дополняющий NumPy. Включает функционал для оптимизации, линейной алгебры, обработки сигналов, статистики и многого другого.
Пример использования Pandas для базового анализа:
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['NY', 'LA', 'NY']}
df = pd.DataFrame(data)
print("Исходный DataFrame:")
print(df)
# Вывод описательной статистики
print("nОписательная статистика для числовых столбцов:")
print(df.describe())
# Группировка и агрегация
print("nСредний возраст по городам:")
print(df.groupby('City')['Age'].mean())Дополнительно работал с: Statsmodels (для статистического моделирования и эконометрики), Dask (для обработки больших данных, выходящих за пределы оперативной памяти), OpenCV (для компьютерного зрения и обработки изображений).