مقایسه 10 کتابخانه اصلی پایتون برای کار با داده ها
در هنگام کار با پروژه های واقعی، فراخوانی داده ها بسیار حائز اهیمت است. در پست های قبلی مفصل در خصوص کتابخانه پانداس و کتابخانه های مشابه صحبت کرده بودم. ماژول های متداول برای کار با داده ها و کاربرد اصلی آنها به شرح زیر است:

ماژول pandas: پایه و استاندارد اکثر تحلیل‌های داده کوچک و متوسط.
ماژول NumPy: پایهٔ محاسبات عددی و الگوریتم‌های علمی.
ماژول Polars / Vaex: جایگزین سریع pandas برای داده‌های بزرگ.
ماژول Dask / Modin: برای داده‌های بزرگ و پردازش موازی یا توزیع‌شده.
ماژول DuckDB: کوئری های SQL تحلیلی و query روی فایل‌های بزرگ (Parquet, CSV).
ماژول SQLite: ذخیره‌سازی محلی و کارهای transactional کوچک.
ماژول PyArrow: تعامل ستون‌محور بین DataFrame‌ها و فایل‌های Parquet.
ماژول OpenPyXL / xlrd / xlwt: تعامل با Excel و داده‌های جدولی سنتی.

در جدول این پست مقایسه 10 تا از اصلی ترین کتابخانه های پایتون برای کار با داده ها و ویژگی های کلیدی هر کدام بررسی شده است.

#pandas
پایتون برای مالی
🆔 t.iss.one/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance