摘要：在数据科学的世界里，Python 无疑是最强大的工具之一。你可能已经习惯了使用 Pandas、NumPy、甚至 Seaborn 来处理日常任务。然而，当你发现自己一遍又一遍地重复相同的步骤，代码库变得臃肿，或者为了完成某些特定任务而不得不编写大量重复的工具函数
10 个被忽视的Python宝藏库
在数据科学的世界里，Python 无疑是最强大的工具之一。你可能已经习惯了使用 Pandas、NumPy、甚至 Seaborn 来处理日常任务。然而，当你发现自己一遍又一遍地重复相同的步骤，代码库变得臃肿，或者为了完成某些特定任务而不得不编写大量重复的工具函数时，你可能会感到沮丧。这感觉就像是在一个巨大的宝库中，你只找到了最显眼的几件宝物，而真正的“魔法”却隐藏在不起眼的角落里。
大多数 Python 开发者可能没有意识到，Python 的生态系统是如此庞大，以至于在那些知名的库（如 TensorFlow 和 scikit-learn）之下，隐藏着许多被严重低估的“小”图书馆。这些库虽然不那么 flashy，没有经常出现在技术头条上，但它们却拥有强大的力量，可以真正地提升你的工作效率。一旦你开始使用它们，你就会怀疑自己以前没有它们是如何工作的。
本文将深入探讨 10 个这样的“小众”Python 库，它们将帮助你像一个数据巫师一样施展魔法，让你的数据处理工作变得更加流畅、高效。
如果你曾经花费数小时使用.dropna、.rename或者无尽的lambda函数来清洗数据，你一定会对 PyJanitor 产生共鸣。这个库可以被看作是“更友好的 Pandas”，它提供了一系列可链式调用的方法，比如.remove_columns或.clean_names，让你的数据处理流程变得真正地“干净”。
想象一下，不再需要为每一个列名修改、空值处理写一行代码，而是可以像流水线一样将它们串联起来。比如，使用 PyJanitor，你可以用一行简洁的代码完成数据读取、列名清理和无用列删除的操作。
import pandas as pdimport janitordf = pd.read_csv('data.csv')df = df.clean_names.remove_empty.drop_columns(['useless_col'])此外，PyJanitor 还提供了像df.filter_string("age > 30")这样的人性化过滤方法，让你的代码更具可读性，并且使用起来异常方便。
总有那么几天，你不想费脑筋去思考应该先尝试哪种模型，或者如何为你的数据集选择合适的图表进行可视化。这时，dabl（发音为“dabble”）就是你的救星。
dabl能够自动为你绘制图表、准备数据，并给出模型建议，而这一切都不会让你感到烦恼。当你需要快速进行探索性数据分析（EDA）以寻找答案时，它是一个理想的选择。
import dabldabl.plot(dataframe, target_col)它就像一个内置于 scikit-learn 中的 AutoML 助手，让数据分析变得轻松。
当你的数据集达到数十亿行时，Pandas 可能会变得无力。这时，Vaex就会展现出它的真正实力。
Vaex是一个设计用于高速处理的惰性评估、零内存复制的 DataFrame 库。它可以在你的笔记本电脑上、在内存中处理数十亿行的数据，而不会让你感到崩溃。
import vaexdf = vaex.open('bigfile.csv')df[df.x > 0].mean(df.y)如果你需要在你的 MacBook Air 上探索一个 10GB 的数据集，Vaex可以轻松应对，让你无需担心内存问题。
4. Fugue：SQL 与 Pandas 和 Spark 的完美融合如果你曾梦想在不切换上下文的情况下，对 Pandas 或 Spark DataFrame 编写 SQL 风格的查询，那么Fugue就是你一直寻找的那个缺失的拼图。
Fugue将你的计算层进行了抽象，无论你是在本地环境还是分布式环境中工作，你都无需重写代码。
from fugue import transformdef custom_logic(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: df['z'] = df['x'] + df['y'] return dftransform(df, custom_logic, schema="*,z:int")它提供了一种优雅的方式，让你可以在不同的计算引擎上运行相同的代码，避免了不必要的修改和调试。
这是一个会让你发出“哇”的惊叹声的库。你只需将数据集喂给Sweetviz，它就会生成一份精美、交互式的 HTML 报告。这份报告可以用于比较数据集，或者可视化训练集中的所有内容。你可以把它看作是一个免费获得的数据诊断仪表板。
import sweetvizreport = sweetviz.compare([df_train, "Train"], [df_test, "Test"])report.show_html("report.html")它与 pandas-profiling 类似，但不知为何，使用起来感觉更酷。
如果你想在 Jupyter 笔记本中创建动态的数据故事，ipyvizzu可以帮助你实现这一点。它允许你随着时间的变化，为图表中的变化创建动画效果。
from ipyvizzu import Chart, Data, Configchart = Chartchart.animate(Data.from_pandas(df))chart.animate(Config({"x": "year", "y": "sales"}))虽然它不一定总是必需的，但其呈现出的效果绝对令人印象深刻。如果你需要向非技术人员展示你的工作，这简直就是纯粹的魔法。
你是否曾希望 Pandas 能自己“建议”一些图表，而且是真正有用的图表？
Lux可以满足你的愿望。它会嵌入到你的 DataFrame 中，并自动生成见解和图表。你只需在 Jupyter 笔记本中调用.toggle_visor，然后就可以看到智能的可视化结果，而无需你费力去编写额外的代码。
import luximport pandas as pddf = pd.read_csv("your_data.csv")df没有额外的代码行，没有 matplotlib 的烦恼，只有纯粹的洞察力。
在 Python 中进行统计分析有时会让人感到笨拙。虽然scipy.stats很强大，但它的 API 却不一致且冗长。
Pingouin为你的所有统计需求提供了一个统一的 API，无论是 ANOVA、t 检验、相关性还是效应大小，它都能轻松应对。
import pingouin as pgpg.ttest(dv1, dv2, paired=True)它返回简洁、可读的 DataFrame，你可以立即进行分析。整个过程干净、简洁，没有多余的废话。
这是另一个“即插即用”的可视化工具。你只需传入你的 CSV 文件或 DataFrame，Autoviz就会自动生成图表，帮助你探索数据的分布、关系和异常值。
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_ClassAV = AutoViz_ClassAV.AutoViz("your_data.csv")它非常适合于数据探索的初始阶段，当你只想快速了解数据的整体情况时，它能为你节省大量时间。
Bamboolib可以说是带有图形用户界面的 Pandas。
如果你（或你的同事）更喜欢不通过编写代码来处理数据，Bamboolib让你可以在 Jupyter 中实现拖放操作。你只需通过点击，它就会在后台生成干净的 Pandas 代码。你可以把它想象成是 Excel 和 Python 的结合，但功能更强大。
import bamboolib as bam一旦你尝试过一次，你就会明白为什么这么多数据团队会将它悄悄地加入到他们的工具包中。
在数据科学的广阔天地里，那些被忽视的库就像是隐藏的宝石。它们可能不像 Pandas 或 NumPy 那样家喻户晓，但它们在特定的任务上却表现得异常出色。从数据清洗的PyJanitor到自动生成报告的Sweetviz，再到处理大数据的Vaex，每一个库都旨在解决开发者在日常工作中遇到的痛点。
掌握这些“小众”但强大的工具，不仅能让你摆脱重复劳动的困境，还能极大地提升你的工作效率，让你的代码更加简洁、优雅。它们就像是你的数据处理“秘密武器”，让你在数据分析的旅程中，真正感受到“巫师”般的魔法力量。
现在，是时候将你的工具箱升级，让你的 Python 编程之旅更加高效和愉快了。
来源：高效码农
