2026: Hər bir data aliminin bilməli olduğu 10 əsas Python kitabxanası

Python ekosistemi geniş və rəngarəngdir. Data alimləri üçün məşhur olan NumPy, pandas, scikit-learn və Matplotlib kimi kitabxanalarla yanaşı, çox az tanınan, lakin iş prosesinizi asanlaşdıracaq bir çox başqa kitabxanalar da mövcuddur. Bu məqalədə, 2026-cı ildə data alimlərinin işini asanlaşdıracaq 10 az tanınan Python kitabxanasını kəşf edəcəyik.

1. Pandera

Data elmi prosesində məlumatların doğrulanması vacibdir. Pandera, pandas DataFrame-lər üçün tip göstəriciləri və sxem doğrulama funksiyaları təqdim edir. Bu kitabxana, məlumat növlərini, dəyərlərin diapazonunu və statistik xassələri yoxlamağa imkan verir, həmçinin səhvlər barədə detallı bildirişlər təqdim edir.

2. Vaex

Böyük həcmli məlumatlarla işləmək çətin ola bilər. Vaex, yaddaşa sığmayan məlumat dəstələri ilə işləmək üçün yüksək performanslı bir kitabxanadır. Yaddaş xəritələşdirmə və tənbəl qiymətləndirmə metodlarından istifadə edərək milyardlarla sətri rahat şəkildə idarə edir.

3. Pyjanitor

Data təmizləmə prosesi tez-tez qarışıq və çətin olur. Pyjanitor, pandas DataFrame-lər üçün təmiz və oxunaqlı metodlar təqdim edir. Bu kitabxana, boş sütunların təmizlənməsi, sütun adlarının dəyişdirilməsi və itkin dəyərlərin idarə edilməsi kimi tapşırıqları asanlaşdırır.

4. D-Tale

D-Tale, pandas DataFrame-ləri üçün interaktiv veb interfeys təqdim edir. Bu kitabxana, məlumatları sortlamaq, süzmək və analiz etmək üçün heç bir əlavə kod yazmadan istifadə edilə bilən alətlər təqdim edir.

5. Sweetviz

Sweetviz, avtomatlaşdırılmış məlumat kəşfi üçün nəzərdə tutulmuş bir kitabxanadır. Bu vasitə, məlumat dəstələri arasında müqayisəli analizlər aparmaq və ətraflı vizual təqdimatlar yaratmaq imkanı verir.

6. cuDF

NVIDIA tərəfindən yaradılan bu GPU əsaslı DataFrame kitabxanası, geniş məlumat dəstləri ilə işləyərkən performansı artırır. Pandas-a bənzər bir API təqdim edir və GPU-nun gücündən istifadə edərək əməliyyatları sürətləndirir.

7. ITables

ITables, Jupyter notebook-larda interaktiv cədvəllər təqdim edir. Bu kitabxana, pandas DataFrame-ləri interaktiv, axtarışa uyğun və səhifələnən cədvəllərə çevirir.

8. GeoPandas

GeoPandas, pandas-ı genişləndirərək coğrafi məlumatlarla işləmək üçün funksiyalar təqdim edir. Şəkil fayllarını, GeoJSON və digər formatları dəstəkləyir, həmçinin xəritələr yaratmaq üçün vizualizasiya vasitələri ilə inteqrasiya olunur.

9. tsfresh

Tsfresh, zaman seriyalarından avtomatik olaraq xüsusiyyətlər çıxarır və ən uyğun olanları seçir. Bu, xüsusilə zaman seriyası məlumatlarının təhlilində faydalıdır.

10. ydata-profiling (pandas-profiling)

Ydata-profiling, pandas DataFrame-ləri üçün avtomatlaşdırılmış EDA hesabatları yaradır. Bu hesabatlar, statistik təhlil, korrelyasiya və itkin məlumat nümunələri haqqında ətraflı məlumat təqdim edir.

Nəticə

Bu kitabxanalar data alimlərinin gündəlik işlərini daha sürətli, dəqiq və effektiv etmək üçün nəzərdə tutulub. Məsələn, əgər EDA (məlumat kəşfi) çox vaxt aparırsa, Sweetviz və ya ydata-profiling-i sınayın. Əgər yaddaş məhdudiyyətiniz varsa, Vaex sizin üçün faydalı olacaq. Data keyfiyyəti ilə bağlı problemləriniz varsa, Pandera-nı araşdırın.

Bu kitabxanaların hər biri data elminin müxtəlif aspektlərini asanlaşdırır və təkmilləşdirir. Onları öyrənərək öz iş proseslərinizi daha da inkişaf etdirə bilərsiniz.