2026년에 모든 데이터 과학자가 사용해야 할 잘 알려지지 않은 10가지 Python 라이브러리

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# 소개

데이터 과학자로서 여러분은 아마도 다음과 같은 라이브러리에 이미 익숙할 것입니다. 넘파이, 팬더, scikit-learn그리고 Matplotlib. 그러나 Python 생태계는 방대하며 데이터 과학 작업을 더 쉽게 만드는 데 도움이 될 수 있는 잘 알려지지 않은 라이브러리가 많이 있습니다.

이 기사에서는 데이터 과학자가 매일 작업하는 네 가지 주요 영역으로 구성된 10개의 라이브러리를 살펴보겠습니다.

• 더 빠른 탐색적 분석을 위한 자동화된 EDA 및 프로파일링
• 메모리에 맞지 않는 데이터 세트를 처리하기 위한 대규모 데이터 처리
• 깨끗하고 안정적인 파이프라인을 유지하기 위한 데이터 품질 및 검증
• 지리공간 및 시계열 작업과 같은 도메인별 작업을 위한 전문 데이터 분석

우리는 또한 귀하가 성공적으로 업무를 수행하는 데 도움이 되는 학습 리소스를 제공할 것입니다. 데이터 과학 툴킷에 추가할 몇 가지 라이브러리를 찾으시기 바랍니다!

# 1. 판데라

데이터 검증은 모든 데이터 과학 파이프라인에서 필수적이지만 수동으로 또는 사용자 지정 스크립트를 사용하여 수행되는 경우가 많습니다. 판데라 Pandas DataFrames에 유형 힌트 및 스키마 유효성 검사를 제공하는 통계 데이터 유효성 검사 라이브러리입니다.

Pandera를 유용하게 만드는 기능 목록은 다음과 같습니다.

• 각 열에 대해 예상되는 데이터 유형, 값 범위 및 통계 속성을 지정하여 DataFrame에 대한 스키마를 정의할 수 있습니다.
• Pandas와 통합되어 유효성 검사가 실패할 때 유용한 오류 메시지를 제공하므로 디버깅이 훨씬 쉬워집니다.
• 스키마 정의 내에서 가설 테스트를 지원하여 파이프라인 실행 중에 데이터의 통계적 속성을 검증할 수 있습니다.

Pandera와 함께 Pandas를 사용하여 Python에서 데이터 유효성을 검사하는 방법 Arjan Codes의 책은 스키마 정의 및 유효성 검사 패턴을 시작하기 위한 명확한 예를 제공합니다.

# 2. 바엑스

메모리에 맞지 않는 데이터 세트로 작업하는 것은 일반적인 과제입니다. Vaex 노트북에서 수십억 개의 행을 처리할 수 있는 게으른 코어 외부 DataFrame을 위한 고성능 Python 라이브러리입니다.

Vaex를 탐색할 가치가 있게 만드는 주요 기능:

• 메모리 매핑 및 지연 평가를 사용하여 모든 것을 메모리에 로드하지 않고 RAM보다 큰 데이터 세트로 작업합니다.
• 효율적인 C++ 구현을 활용하여 빠른 집계 및 필터링 작업을 제공합니다.
• 친숙한 pandas와 유사한 API를 제공하여 확장이 필요한 기존 pandas 사용자가 원활하게 전환할 수 있도록 해줍니다.

11분 만에 Vaex 소개 Vaex를 사용하여 대규모 데이터 세트 작업을 빠르게 소개합니다.

# 3. 피자니터

데이터 정리 코드는 지저분해지고 빠르게 읽기 어려울 수 있습니다. 피아니토르 Pandas DataFrames에 대한 깔끔한 메소드 체인 API를 제공하는 라이브러리입니다. 이를 통해 데이터 정리 작업 흐름을 더 읽기 쉽고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.

Pyjanitor가 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

• 빈 열 제거, 열 이름을 snake_case로 변경, 누락된 값 처리와 같은 일반적인 정리 작업을 위한 추가 메서드로 pandas를 확장합니다.
• 데이터 정리 작업을 위한 메소드 체이닝을 활성화하여 전처리 단계를 명확한 파이프라인처럼 읽을 수 있도록 합니다.
• 누락된 값 플래그 지정, 시간 범위별 필터링, 조건부 열 생성 등 일반적이지만 지루한 작업을 위한 기능이 포함되어 있습니다.

보다 Pyjanitor: 데이터 정리를 위한 Clean API Eric Ma의 이야기를 듣고 확인해 보세요. PyJanitor를 사용하여 Python에서 손쉬운 데이터 정리 – 전체 단계별 튜토리얼 시작하려면.

# 4. D-테일

DataFrame을 탐색하고 시각화하려면 여러 도구 간을 전환하고 많은 코드를 작성해야 하는 경우가 많습니다. D-테일 스프레드시트와 같은 인터페이스로 Pandas DataFrame을 시각화하고 분석하기 위한 대화형 GUI를 제공하는 Python 라이브러리입니다.

D-Tale이 유용한 이유는 다음과 같습니다.

• 추가 코드를 작성하지 않고도 DataFrame을 정렬, 필터링 및 탐색할 수 있는 대화형 웹 인터페이스를 시작합니다.
• 포인트 앤 클릭 인터페이스를 통해 액세스할 수 있는 히스토그램, 상관 관계, 사용자 정의 플롯을 포함한 내장 차트 기능을 제공합니다.
• 데이터 정리, 이상치 감지, 코드 내보내기, GUI를 통한 사용자 정의 열 작성 기능 등의 기능이 포함되어 있습니다.

D-Tale 라이브러리를 사용하여 Python에서 데이터를 빠르게 탐색하는 방법 포괄적인 연습을 제공합니다.

# 5. 스위트비즈

표준 EDA 도구를 사용하면 데이터 세트 간 비교 분석 보고서를 생성하는 것이 지루합니다. 스위트비즈 유용한 시각화를 생성하고 데이터 세트 간의 자세한 비교를 제공하는 자동화된 EDA 라이브러리입니다.

Sweetviz가 유용한 이유:

• 분류 또는 회귀 작업을 위해 기능이 대상 변수와 어떻게 관련되는지 보여주는 대상 분석을 통해 포괄적인 HTML 보고서를 생성합니다.
• 데이터 세트 비교에 적합하므로 훈련과 테스트 세트를 비교하거나 병렬 시각화를 통해 변환 전과 변환 후를 비교할 수 있습니다.
• 몇 초 만에 보고서를 생성하고 연관성 분석을 포함하여 모든 기능 간의 상관 관계를 보여줍니다.

Sweetviz를 사용하여 Python에서 탐색적 데이터 분석(EDA)을 빠르게 수행하는 방법 튜토리얼은 시작하기에 좋은 리소스입니다.

# 6. CUDF

대규모 데이터 세트로 작업할 때 CPU 기반 처리로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. cuDF 팬더와 유사한 API를 제공하지만 엄청난 속도 향상을 위해 GPU에서 작업을 실행하는 NVIDIA의 GPU DataFrame 라이브러리입니다.

cuDF를 유용하게 만드는 기능:

• 호환되는 하드웨어에서 그룹화, 조인, 필터링과 같은 일반적인 작업에 대해 50~100배의 속도 향상을 제공합니다.
• GPU 가속을 활용하기 위해 최소한의 코드 변경이 필요한 팬더를 밀접하게 미러링하는 API를 제공합니다.
• 엔드투엔드 GPU 가속 데이터 사이언스 워크플로우를 위해 더 광범위한 RAPIDS 생태계와 통합됩니다.

NVIDIA RAPIDS cuDF Pandas – cuDF pandas 가속기 모드를 사용한 대용량 데이터 전처리 작성자: Krish Naik은 시작하는 데 유용한 리소스입니다.

# 7. I테이블

Jupyter Notebook에서 DataFrame을 탐색하는 것은 대규모 데이터 세트로 인해 복잡해질 수 있습니다. I테이블 (대화형 테이블)은 대화형 DataTable을 Jupyter로 가져오므로 노트북에서 직접 DataFrame을 검색, 정렬 및 페이지 매김할 수 있습니다.

ITable이 유용한 이유:

• Pandas DataFrame을 검색, 정렬, 페이지 매김 기능이 내장된 대화형 테이블로 변환합니다.
• 눈에 보이는 행만 렌더링하여 노트북의 응답성을 유지함으로써 대규모 DataFrame을 효율적으로 처리합니다.
• 최소한의 코드가 필요합니다. 노트북의 모든 DataFrame 디스플레이를 변환하는 단일 import 문만 사용하는 경우가 많습니다.

대화형 테이블 빠른 시작 명확한 사용 예가 포함되어 있습니다.

# 8. 지오팬드

공간 데이터 분석은 산업 전반에 걸쳐 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 많은 데이터 과학자들은 복잡성 때문에 이를 기피합니다. GeoPand 공간 작업을 지원하도록 pandas를 확장하여 지리 데이터 분석에 액세스할 수 있게 합니다.

GeoPandas가 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

• 친숙한 팬더와 유사한 인터페이스를 사용하여 교차점, 결합체, 버퍼와 같은 공간 작업 제공
• Shapefile, GeoJSON, PostGIS 데이터베이스를 포함한 다양한 지리공간 데이터 형식을 처리합니다.
• 지도 및 공간 시각화 생성을 위해 matplotlib 및 기타 시각화 라이브러리와 통합됩니다.

지리공간 분석 Kaggle의 마이크로 강좌에서는 GeoPandas의 기본 사항을 다룹니다.

# 9. tsfresh

시계열 데이터에서 의미 있는 특징을 수동으로 추출하는 것은 시간이 많이 걸리고 도메인 전문 지식이 필요합니다. tsfresh 수백 개의 시계열 특징을 자동으로 추출하고 예측 작업에 가장 관련성이 높은 특징을 선택합니다.

tsfresh를 유용하게 만드는 기능:

• 통계 속성, 주파수 영역 기능, 엔트로피 측정값을 포함한 시계열 기능을 자동으로 계산합니다.
• 특정 예측 작업과 실제로 관련된 기능을 식별하는 기능 선택 방법이 포함됩니다.

tsfresh 소개 tsfresh가 무엇인지, 시계열 기능 엔지니어링 애플리케이션에서 어떻게 유용한지 다룹니다.

# 10. ydata 프로파일링(pandas 프로파일링)

탐색적 데이터 분석은 반복적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. ydata 프로파일링 (이전의 pandas-profiling)은 통계, 상관 관계, 누락된 값 및 분포가 포함된 DataFrame에 대한 포괄적인 HTML 보고서를 몇 초 만에 생성합니다.

ydata 프로파일링이 유용한 이유:

• 일변량 분석, 상관 관계, 상호 작용 및 누락된 데이터 패턴을 포함한 광범위한 EDA 보고서를 자동으로 생성합니다.
• 높은 카디널리티, 왜도, 중복 행과 같은 잠재적인 데이터 품질 문제를 식별합니다.
• 신선한 이해관계자와 공유하거나 문서화에 사용할 수 있는 대화형 HTML 보고서를 제공합니다.

Python의 Pandas 프로파일링(ydata-profiling): 초보자를 위한 가이드 DataCamp에는 자세한 예제가 포함되어 있습니다.

# 마무리

이 10개 라이브러리는 데이터 과학 작업에서 직면하게 될 실제 과제를 해결합니다. 요약하자면, 메모리에 비해 너무 큰 데이터세트로 작업하거나, 새로운 데이터를 빠르게 프로파일링해야 하거나, 프로덕션 파이프라인에서 데이터 품질을 보장하거나, 지리공간 또는 시계열 데이터와 같은 특수 형식으로 작업하는 데 유용한 라이브러리를 다루었습니다.

이 모든 것을 한꺼번에 배울 필요는 없습니다. 현재 병목 현상을 해결하는 범주를 식별하는 것부터 시작하십시오.

• 수동 EDA에 너무 많은 시간을 소비한다면 Sweetviz 또는 ydata 프로파일링을 사용해 보세요.
• 메모리가 제약이라면 Vaex로 실험해보세요.
• 데이터 품질 문제로 인해 파이프라인이 계속 중단된다면 Pandera를 살펴보세요.

즐거운 탐험이 되세요!

발라 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학, 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 분야에는 DevOps, 데이터 과학, 자연어 처리가 포함됩니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 튜토리얼, 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티에서 자신의 지식을 학습하고 공유하는 데 힘쓰고 있습니다. Bala는 또한 매력적인 리소스 개요와 코딩 튜토리얼을 만듭니다.