2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita

はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor

[fileo]

“これらのライブラリやトレンドを適材適所で活用し、より効果的なデータ解析を行ってください。データサイエンスの世界は常に進化しているため、継続的な学習と実践が重要です。” AIが生成した文章みがある

[georgew]

プロットなどのvisualについては、Rにおけるggplotのお作法が大きく影響している印象強い。

[misshiki]

データ操作ライブラリ：Polars（高速データ処理）、Vaex（大規模データセット向け）｜ 可視化ライブラリ：Plotly Express（インタラクティブ）、Altair（宣言的）｜ 機械学習ライブラリ：PyCaret（AutoML）、SHAP（モデル解釈）

[xanaduuu]

streamlitは入ってないのか。あれは良すぎるからあまり人には教えてたくないのかも。

[sotonohitokun]

門外漢だけど、個人レベルで億のデータで解析出来るって。群体としての誘導方法なんかも中や露でもFBで問題になった頃からも相当洗練されてそう。

[bike-a-to-z]

これはブクマ必須。pl使ってみようかな、pandasだと重くなってきた最近

[yamazakicker]

SHAPのperformance比較の説明はそんなざっくりでよいのか…？

[toremiro_kohei]

だいたい知ってたけど

[I8D]

“Plotly Express”気になる。

[tfurukaw]

学ばねば。。