2026年每位数据科学家都应使用的10个鲜为人知的Python库

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原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-lesser-known-python-libraries-every-data-scientist-should-be-using-in-2026

原文作者：Bala Priya C

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# 引言

 
作为一名数据科学家，你可能已经熟悉NumPy、pandas、scikit-learn和Matplotlib等库。但Python生态系统极其庞大，还有许多鲜为人知的库可以帮助你更轻松地完成数据科学任务。

在本文中，我们将探索十个这样的库，它们根据数据科学家日常工作的四个关键领域进行组织：

• 用于加速探索性分析的自动化EDA和分析
• 用于处理不适合内存的数据集大规模数据处理
• 用于维护干净、可靠管道的数据质量和验证
• 用于特定领域任务（如地理空间和时间序列工作）的专业数据分析

我们还将为你提供学习资源，帮助你快速上手。希望你能从中找到一些可以添加到你的数据科学工具箱中的库！

 

# 1. Pandera

 
数据验证是任何数据科学管道中的关键环节，但通常是手动完成或使用自定义脚本。Pandera是一个统计数据验证库，它为pandas DataFrames带来了类型提示和Schema验证功能。

以下是使Pandera有用的特性列表：

• 允许你为DataFrame定义Schema，指定每列预期的数据类型、值范围和统计属性
• 与pandas集成，并在验证失败时提供信息丰富的错误消息，使调试更加轻松
• 支持在Schema定义内进行假设检验（hypothesis testing），允许你在管道执行期间验证数据的统计属性

Arjan Codes 制作的“How to Use Pandas With Pandera to Validate Your Data in Python”（如何在Python中使用Pandas和Pandera验证数据）提供了关于Schema定义和验证模式的清晰示例。

 

# 2. Vaex

 
处理不适合内存的数据集是一个常见挑战。Vaex是一个高性能的Python库，用于惰性（lazy）、内存外（out-of-core）的DataFrames，可以在笔记本电脑上处理数十亿行数据。

值得探索的Vaex关键特性：

• 利用内存映射和惰性评估，处理大于RAM的数据集，而无需将所有内容加载到内存中
• 通过利用高效的C++实现，提供快速的聚合和过滤操作
• 提供类似pandas的熟悉API，使需要扩展规模的现有pandas用户能够平稳过渡

Vaex introduction in 11 minutes 是一个关于使用Vaex处理大型数据集的快速入门教程。

 

# 3. Pyjanitor

 
数据清洗代码很快就会变得混乱且难以阅读。Pyjanitor是一个为pandas DataFrames提供干净、方法链式（method-chaining）API的库。这使得数据清洗工作流程更具可读性和可维护性。

Pyjanitor提供以下功能：

• 通过附加方法扩展pandas，用于常见的清理任务，如删除空列、将列名重命名为snake_case以及处理缺失值
• 支持数据清洗操作的方法链式调用，使你的预处理步骤读起来像一个清晰的管道
• 包含用于常见但繁琐任务的函数，如标记缺失值、按时间范围过滤以及条件列创建

观看Eric Ma关于“Pyjanitor: Clean APIs for Cleaning Data”（Pyjanitor：用于数据清洗的干净API）的演讲，并查看“Easy Data Cleaning in Python with PyJanitor – Full Step-by-Step Tutorial”（使用PyJanitor在Python中轻松进行数据清洗——完整分步教程）以开始使用。

 

# 4. D-Tale

 
探索和可视化DataFrames通常需要切换多个工具并编写大量代码。D-Tale是一个Python库，提供了一个交互式GUI，用于以类似电子表格的界面可视化和分析pandas DataFrames。

D-Tale的实用之处在于：

• 启动一个交互式Web界面，你无需编写额外代码即可对DataFrame进行排序、过滤和探索
• 提供内置的图表功能，包括直方图、相关性和自定义图表，可通过点击界面访问
• 包含数据清洗、异常检测、代码导出等功能，以及通过GUI构建自定义列的能力

How to quickly explore data in Python using the D-Tale library（如何使用D-Tale库在Python中快速探索数据）提供了全面的分步指南。

 

# 5. Sweetviz

 
使用标准EDA工具生成数据集之间的比较分析报告非常繁琐。Sweetviz是一个自动化的EDA库，可以创建有用的可视化效果，并提供数据集之间的详细比较。

Sweetviz的实用之处在于：

• 生成全面的HTML报告，包含目标分析，显示特征与目标变量的关系（适用于分类或回归任务）
• 非常适合数据集比较，允许你通过并排可视化比较训练集与测试集或转换前后的数据
• 在几秒钟内生成报告，并包括关联分析，显示所有特征之间的相关性和关系

How to Quickly Perform Exploratory Data Analysis (EDA) in Python using Sweetviz（如何使用Sweetviz在Python中快速执行探索性数据分析（EDA））教程是一个很好的入门资源。

 

# 6. cuDF

 
在处理大型数据集时，基于CPU的处理可能会成为瓶颈。cuDF是NVIDIA提供的GPU DataFrame库，它提供类似pandas的API，但在GPU上运行操作以实现巨大的速度提升。

cuDF的实用特性：

• 在兼容硬件上，对groupby、join和filtering等常见操作提供50到100倍的速度提升
• 提供API，与pandas非常相似，只需进行最少的代码更改即可利用GPU加速
• 与更广泛的RAPIDS生态系统集成，实现端到端的GPU加速数据科学工作流

Krish Naik 制作的“NVIDIA RAPIDS cuDF Pandas - Large Data Preprocessing with cuDF pandas accelerator mode”（NVIDIA RAPIDS cuDF Pandas - 使用cuDF pandas加速器模式进行大型数据预处理）是一个有用的入门资源。

 

# 7. ITables

 
在Jupyter Notebook中探索大型DataFrame可能会很笨拙。ITables（交互式表格）将交互式DataTables带到Jupyter，允许你直接在Notebook中搜索、排序和分页浏览DataFrame。

ITables的实用之处在于：

• 将pandas DataFrame转换为具有内置搜索、排序和分页功能的交互式表格
• 通过仅渲染可见行来高效处理大型DataFrame，保持Notebook的响应速度
• 只需很少的代码；通常只需一个导入语句即可转换Notebook中所有DataFrame的显示效果

Quick Start to Interactive Tables（交互式表格快速入门）包含清晰的使用示例。

 

# 8. GeoPandas

 
空间数据分析在各个行业中越来越重要，但许多数据科学家因其复杂性而避开它。GeoPandas扩展了pandas以支持空间操作，使地理空间数据分析变得易于上手。

GeoPandas提供以下功能：

• 使用类似pandas的熟悉界面提供空间操作，如intersection（相交）、union（合并）和buffer（缓冲区）
• 处理各种地理空间数据格式，包括Shapefiles、GeoJSON和PostGIS数据库
• 与matplotlib和其他可视化库集成，用于创建地图和空间可视化

Kaggle的“Geospatial Analysis”微课程涵盖了GeoPandas的基础知识。

 

# 9. tsfresh

 
手动从时间序列数据中提取有意义的特征非常耗时，并且需要领域专业知识。tsfresh会自动提取数百个时间序列特征，并选择与你的预测任务最相关的特征。

tsfresh的有用特性：

• 自动计算时间序列特征，包括统计特性、频域特征和熵度量
• 包含特征选择方法，可识别哪些特征对你的特定预测任务确实相关

Introduction to tsfresh（tsfresh简介）涵盖了tsfresh是什么以及它在时间序列特征工程应用中的用途。

 

# 10. ydata-profiling (pandas-profiling)

 
探索性数据分析（EDA）可能重复且耗时。ydata-profiling（前身为pandas-profiling）可以在几秒钟内为你的DataFrame生成全面的HTML报告，其中包含统计数据、相关性、缺失值和分布情况。

ydata-profiling的实用之处：

• 自动创建广泛的EDA报告，包括单变量分析、相关性、交互作用和缺失数据模式
• 识别潜在的数据质量问题，如高基数性（high cardinality）、偏度和重复行
• 提供一个可以与利益相关者共享或用于文档记录的交互式HTML报告

DataCamp的“Pandas Profiling (ydata-profiling) in Python: A Guide for Beginners”（Python中Pandas Profiling（ydata-profiling）指南）包含详细示例。

 

# 总结

 
这十个库解决了你在数据科学工作中将面临的实际挑战。总而言之，我们介绍了用于处理超出内存限制的数据集、需要快速分析新数据、希望在生产管道中确保数据质量，或处理地理空间或时间序列等专用格式的有用库。

你不必一次性学习所有这些。从确定哪个类别解决了你当前遇到的瓶颈开始。

• 如果你花费太多时间在手动EDA上，可以尝试Sweetviz或ydata-profiling。
• 如果内存是你的限制因素，请尝试使用Vaex。
• 如果数据质量问题持续破坏你的管道，请研究一下Pandera。

祝你探索愉快！
 
 

Bala Priya C 是来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点工作。她的兴趣和专长领域包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式学习并与开发者社区分享她的知识。Bala还创建引人入胜的资源概述和编码教程。