這5個Python庫太難搞！每位數據科學家都應該瞭解|諾禾 ... | Statsmodels 教學
每位數據科學家都曾對此猶豫不決，但Statsmodels是其中必須得瞭解的一個選項，它能實現Sci-kit Learn等標準機器學習庫中沒有的重要演算法（如：ANOVA ...技術文章»這5個Python庫太難搞！每位數據科學家都應該瞭解|諾禾這5個Python庫太難搞！每位數據科學家都應該瞭解|諾禾2020-08-1214:24:05Pthon之所以能成爲世界上最受歡迎的程式語言之一，與其整體及其相關庫的生態系統密不可分，這些強大的庫讓Python保持着生命力和高效力。
作爲數據科學家免不了會使用一些Python庫用於專案和研究，除卻那些常見的庫，還有很多庫能夠增強你的數據科學研究能力。
本文將介紹五大難懂的Python庫，理解起來並不容易，但搞定它們你就能功力大增！1.Scrapy每位數據科學家的專案都是從處理數據開始的，而網際網路就是最大、最豐富、最易存取的數據庫。
但可惜的是，除了通過pd.read_html函數來獲取數據時，一旦涉及從那些數據結構複雜的網站上抓取數據，數據科學家們大多都會毫無頭緒。
Web爬蟲常用於分析網站結構和儲存提取資訊，但相較於重新構建網頁爬蟲，Scrapy使這個過程變得更加容易。
Scrapy用戶介面非常簡潔使用感極佳，但其最大優勢還得是效率高。
Scrapy可以非同步發送、排程和處理網站請求，也就是說：它在花時間處理和完成一個請求的同時，也可以發送另一個請求。
Scrapy通過同時向一個網站發送多個請求的方法，使用非常快的爬行，以最高效的方式迭代網站內容。
除上述優點外，Scrapy還能讓數據科學家用不同的格式（如：JSON，CSV或XML）和不同的後端（如：FTP，S3或local）導出存檔數據。
這5個Python庫太難搞！每位數據科學家都應該瞭解圖源：unsplash2.Statsmodels到底該採用何種統計建模方法？每位數據科學家都曾對此猶豫不決，但Statsmodels是其中必須得瞭解的一個選項，它能實現Sci-kitLearn等標準機器學習庫中沒有的重要演算法（如：ANOVA和ARIMA），而它最有價值之處在於其細節化處理和資訊化應用。
例如，當數據科學家要用Statsmodels算一個普通最小二乘法時，他所需要的一切資訊，不論是有用的度量標準，還是關於係數的詳細資訊，Statsmodels都能提供。
庫中實現的其他所有模型也是如此，這些是在Sci-kitlearn中無法得到的。
OLSRegressionResultsDep.Variable:LotteryR-squared:0.348Model:OLSAdj.R-squared:0.333Method:LeastSquaresF-statistic:22.20Date:Fri,21Feb2020Prob(F-statistic):1.90e-08Time:13:59:15Log-Likelihood:-379.82No.Observations:86AIC:765.6DfResiduals:83BIC:773.0DfModel:2CovarianceType:nonrobustcoefstderrtP>|t|[0.0250.975]Intercept246.434135.2336.9950.000176.358316.510Literacy-0.48890.128-3.8320.000-0.743-0.235np.log(Pop1831)-31.31145.977-5.2390.000-43.199-19.424Omnibus:3.713Durbin-Watson:2.019Prob(Omnibus):0.156Jarque-Bera(JB):3.394Skew:-0.487Prob(JB):0.183Kurtosis:3.003Cond.No.702.對於數據科學家來說，掌握這些資訊意義重大，但他們的問題是常常太過信任一個自己並不真正理解的模型。
因爲高維數據不夠直觀，所以在部署這些數據之前，數據科學家有必要深入瞭解數據與模型。
如果盲目追求像準確度或均方誤差之類的效能指標，可能會造成嚴重的負面影響。
Statsmodels不僅具有極其詳細的統計建模，而且還能提供各種有用的數據特性和度量。
例如，數據科學家們常會進行時序分解，它可以幫助他們更好地理解數據，以及分析何種轉換和演算法更爲合適，或者也可以將pinguoin用於一個不太複雜但非常精確的統計函數。
這5個Python庫太難搞！每位
作爲數據科學家免不了會使用一些Python庫用於專案和研究，除卻那些常見的庫，還有很多庫能夠增強你的數據科學研究能力。
本文將介紹五大難懂的Python庫，理解起來並不容易，但搞定它們你就能功力大增！1.Scrapy每位數據科學家的專案都是從處理數據開始的，而網際網路就是最大、最豐富、最易存取的數據庫。
但可惜的是，除了通過pd.read_html函數來獲取數據時，一旦涉及從那些數據結構複雜的網站上抓取數據，數據科學家們大多都會毫無頭緒。
Web爬蟲常用於分析網站結構和儲存提取資訊，但相較於重新構建網頁爬蟲，Scrapy使這個過程變得更加容易。
Scrapy用戶介面非常簡潔使用感極佳，但其最大優勢還得是效率高。
Scrapy可以非同步發送、排程和處理網站請求，也就是說：它在花時間處理和完成一個請求的同時，也可以發送另一個請求。
Scrapy通過同時向一個網站發送多個請求的方法，使用非常快的爬行，以最高效的方式迭代網站內容。
除上述優點外，Scrapy還能讓數據科學家用不同的格式（如：JSON，CSV或XML）和不同的後端（如：FTP，S3或local）導出存檔數據。
這5個Python庫太難搞！每位數據科學家都應該瞭解圖源：unsplash2.Statsmodels到底該採用何種統計建模方法？每位數據科學家都曾對此猶豫不決，但Statsmodels是其中必須得瞭解的一個選項，它能實現Sci-kitLearn等標準機器學習庫中沒有的重要演算法（如：ANOVA和ARIMA），而它最有價值之處在於其細節化處理和資訊化應用。
例如，當數據科學家要用Statsmodels算一個普通最小二乘法時，他所需要的一切資訊，不論是有用的度量標準，還是關於係數的詳細資訊，Statsmodels都能提供。
庫中實現的其他所有模型也是如此，這些是在Sci-kitlearn中無法得到的。
OLSRegressionResultsDep.Variable:LotteryR-squared:0.348Model:OLSAdj.R-squared:0.333Method:LeastSquaresF-statistic:22.20Date:Fri,21Feb2020Prob(F-statistic):1.90e-08Time:13:59:15Log-Likelihood:-379.82No.Observations:86AIC:765.6DfResiduals:83BIC:773.0DfModel:2CovarianceType:nonrobustcoefstderrtP>|t|[0.0250.975]Intercept246.434135.2336.9950.000176.358316.510Literacy-0.48890.128-3.8320.000-0.743-0.235np.log(Pop1831)-31.31145.977-5.2390.000-43.199-19.424Omnibus:3.713Durbin-Watson:2.019Prob(Omnibus):0.156Jarque-Bera(JB):3.394Skew:-0.487Prob(JB):0.183Kurtosis:3.003Cond.No.702.對於數據科學家來說，掌握這些資訊意義重大，但他們的問題是常常太過信任一個自己並不真正理解的模型。
因爲高維數據不夠直觀，所以在部署這些數據之前，數據科學家有必要深入瞭解數據與模型。
如果盲目追求像準確度或均方誤差之類的效能指標，可能會造成嚴重的負面影響。
Statsmodels不僅具有極其詳細的統計建模，而且還能提供各種有用的數據特性和度量。
例如，數據科學家們常會進行時序分解，它可以幫助他們更好地理解數據，以及分析何種轉換和演算法更爲合適，或者也可以將pinguoin用於一個不太複雜但非常精確的統計函數。
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