10 Bibliotecas de Python Poco Conocidas que te harán Sentir como un Mago de los Datos

Python sigue siendo la columna vertebral de los flujos de trabajo de los científicos de datos, ofreciendo una increíble variedad de bibliotecas para potenciar tus proyectos.

Mientras que la mayoría de los científicos de datos están familiarizados con bibliotecas como Pandas, Numpy y Scikit-learn, pero existen muchas joyas poco conocidas que pueden potenciar tus procesos de datos.

Aquí tienes una recopilación de 10 bibliotecas ocultas que todo científico de datos debería conocer.

1. Altair: Visualización Declarativa Hecha Simple

Altair es una biblioteca de visualización declarativa que ofrece un enfoque intuitivo para crear gráficos interactivos y expresivos con un código mínimo.

Fortalezas

• Código minimalista para un gran resultado.
• Visualizaciones interactivas por defecto.
• Transformaciones estadísticas integradas.

Ejemplo de código

import altair as alt
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': [val**2 for val in range(10)]})

chart = alt.Chart(data).mark_circle(size=60).encode(
    x='x', y='y', color=alt.value('blue')
)
chart.show()

2. DuckDB: SQL OLAP de Alto Rendimiento

DuckDB es una base de datos SQL OLAP rápida y eficiente que se integra perfectamente con herramientas de Python como Pandas y Jupyter, permitiendo consultas fáciles sobre grandes conjuntos de datos.

Fortalezas

• Motor SQL in-process, eliminando la necesidad de un servidor separado.
• Optimizados para cargas de trabajo analíticas.
• Integración fluida con flujos de trabajo existentes en Python.

Ejemplo de código

import duckdb
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
result = duckdb.query("SELECT a, b, a + b AS total FROM data").to_df()
print(result)

3. H3: El Sistema de Cuadrícula Hexagonal de Uber

H3 es una biblioteca de indexación espacial de código abierto que divide el globo en celdas hexagonales, ofreciendo una forma consistente y eficiente de manejar datos geoespaciales.

Fortalezas

• Tamaños de celdas uniformes para métricas consistentes.
• Ideal para búsquedas por proximidad, agrupamiento y consultas espaciales.
• Simplifica el manejo de conjuntos de datos geoespaciales complejos.

Ejemplo de código

import h3

lat, lon = 37.7749, -122.4194
resolution = 9
hex_id = h3.geo_to_h3(lat, lon, resolution)
print(hex_id)

4. Ydata Profiling: Información Automática de Datos

Ydata Profiling genera automáticamente informes detallados sobre conjuntos de datos, visualizando distribuciones, correlaciones y problemas de calidad.

Fortalezas

• Análisis exploratorio automatizado de datos.
• Informes HTML interactivos.
• Visualizaciones para valores faltantes y distribuciones.

Ejemplo de código

from ydata_profiling import ProfileReport
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
report = ProfileReport(data)
report.to_file('report.html')

5. Poetry: Gestión Simplificada de Dependencias

Poetry hace que la gestión de dependencias y el empaquetado de proyectos sean más fáciles, reemplazando el tradicional requirements.txt por un solo archivo pyproject.toml.

Fortalezas

• Gestión de dependencias consistente.
• Simplifica la creación de entornos virtuales.
• Interfaz fácil de usar para configurar y desplegar proyectos.

Ejemplo de código

# Crear un nuevo proyecto
poetry new my_project

# Agregar una dependencia
poetry add numpy

6. NetworkX: Análisis de Datos de Grafos

NetworkX es una potente biblioteca para analizar y visualizar estructuras de grafos, útil para el análisis de redes y otras tareas basadas en grafos.

Fortalezas

• Soporta grafos dirigidos y no dirigidos.
• Una amplia gama de algoritmos de grafos.
• Se integra fácilmente con herramientas de visualización.

Ejemplo de código

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (1, 4)])

nx.draw(G, with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=1500)
plt.show()

7. H2O.ai: Aprendizaje Automático Escalable

H2O.ai es una plataforma de aprendizaje automático distribuido que permite construir modelos escalables y automatiza varios aspectos del flujo de trabajo de ML.

Fortalezas

• Computación distribuida para escalabilidad.
• Potentes capacidades de AutoML.
• Soporta algoritmos avanzados como Gradient Boosting Machines (GBM).

Ejemplo de código

import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

h2o.init()
data = h2o.import_file('data.csv')
train, test = data.split_frame(ratios=[.8])

aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=1)
aml.train(y='target_column', training_frame=train)
print(aml.leaderboard.head())

8. PyCaret: Simplificando los Pipelines de ML

PyCaret es una biblioteca todo en uno de aprendizaje automático que simplifica todo el proceso, desde la preprocesamiento hasta la evaluación de modelos, con un código mínimo.

Fortalezas

• API unificada para más de 25 algoritmos de ML.
• Creación eficiente de modelos base.
• Herramientas integradas para despliegue.

Ejemplo de código

from pycaret.classification import setup, compare_models
from pycaret.datasets import get_data

data = get_data('iris')
clf = setup(data, target='species')
best_model = compare_models()
print(best_model)

9. Missingno: Visualización de Datos Faltantes

Missingno proporciona visualizaciones intuitivas para detectar patrones y correlaciones en los datos faltantes, lo que te ayuda a identificar problemas rápidamente.

Fortalezas

• Visualiza matrices de datos faltantes y mapas de calor.
• Integración fácil con Pandas.
• Destaca relaciones en los datos faltantes.

Ejemplo de código

import missingno as msno
import pandas as pd

collisions = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/ResidentMario/missingno-data/master/nyc_collision_factors.csv")
msno.matrix(collisions.sample(250))

10. FlashText: Búsqueda y Reemplazo Eficiente de Texto

FlashText es una biblioteca ligera y eficiente para la extracción y reemplazo de palabras clave, superando a las expresiones regulares en velocidad y simplicidad para muchas tareas de procesamiento de texto.

Fortalezas

• Más rápido e intuitivo que las expresiones regulares.
• Ideal para tareas de NLP como la estandarización de palabras clave.

Ejemplo de código

from flashtext import KeywordProcessor

keyword_processor = KeywordProcessor()
keyword_processor.add_keyword('Python', 'R')

text = "I love programming in Python"
new_text = keyword_processor.replace_keywords(text)
print(new_text)

Conclusión

Explorar estas bibliotecas menos conocidas te permitirá descubrir nuevas capacidades y eficiencias que potenciarán aún más tus proyectos de ciencia de datos. Explora estas herramientas y ¡seguramente te convertirás en un verdadero mago de los datos!