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7 Python库每个分析工程师都应该知道
快速查看7个Python库，这些库有效地有效地清洁，转换和分析数据。
来源:KDnuggets＃简介
＃如果您要构建数据管道，创建可靠的转换或确保利益相关者获得准确的见解，您会知道弥合原始数据和有用见解之间差距的挑战。
分析工程师位于数据工程与数据分析的交集。尽管数据工程师专注于基础架构和数据科学家专注于建模，但分析工程师专注于“中间层”，将原始数据转换为其他数据专业人员可以使用的干净，可靠的数据集。
他们的日常工作涉及构建数据转换管道，创建数据模型，实施数据质量检查以及确保整个组织中始终如一地计算业务指标。在本文中，我们将研究分析工程师会发现超级有用的Python库。让我们开始。
＃1。Colars - 快速数据操纵
当您使用大熊猫的大型数据集时，您可能会优化较慢的操作，并且经常面临挑战。当您处理数百万行以进行日常报告或构建复杂的聚合时，性能瓶颈可以将快速分析变成长时间的工作。
PORARS是为速度构建的数据帧库。它在引擎盖下使用生锈并实施懒惰的评估，这意味着它在执行之前会优化您的整个查询。与熊猫相比，这会导致速度更快的处理时间和较低的内存使用情况。
PORARS//密钥功能
//- 构建复杂的查询，可以通过流媒体移动从熊猫轻松地使用类似语法的所有CPU内核来自动使用比RAM大的数据集，而无需与其他基于箭头的工具无缝接缝