随着Python社区的不断壮大，它在开发和研究领域的地位日益凸显。得益于活跃的社区支持和易于使用的开源包如Pandas、Tensorflow和Keras，Python已经成为全球开发者的首选数据科学语言。然而，许多初学者可能忽略了一些鲜为人知的Python库，这些库能够极大地提高工作效率和代码效率。以下是10个能够助一臂之力的数据科学库。
Pandas_ml是一个结合了pandas的数据预处理和操作能力、sklearn的可靠机器学习算法和性能指标、xgboost的梯度提升能力以及matplotlib的可视化功能的库。它基本上将Python中最可靠的库整合为一个易于使用的包，始终是得力助手。因此，前往文档开始探索这个惊人的资源吧。
Dash建立在Plotly.js、React和Flask之上，使得创建带有美丽Plotly图表和可视化的仪表板变得简单。它可以用来制作交互式的机器学习和数据科学Web应用程序，这些应用程序可以用来执行各种数据处理、操作和分析结果，并在交互式Web平台上部署不同的机器学习模型。如果热爱数据科学并希望以简洁明了的方式展示工作，但又没有时间或兴趣学习Web开发，这个包就是为准备的。在Python中创建Web应用程序从未如此简单，查看Dash，现在就制作自己的数据科学Web应用程序吧！
如果曾经处理过任何机器学习问题，可能知道选择特征、调整超参数、选择最佳模型以及理解性能指标有多么困难。好了，担心的日子结束了，因为YellowBrick就是为此而生的工具。这个库建立在scikit-learn和matplotlib的基础上，提供了广泛的可视化功能，用于解决基于重要性的特征选择问题、调整模型的超参数以及比较模型性能的各种可视化。这个库帮助解释模型的性能，并使更容易改进它。
Dabl——数据分析基线库是另一个令人惊叹的Python库，可以用来自动化数据科学管道的几个步骤。Dabl可以用来执行数据分析，自动化已知的80%的数据科学工作，即数据预处理、数据清洗和特征工程。这个库还包括强大的工具来构建监督学习问题的基线模型，如分类或回归，非常适合初学者尝试机器学习。有了像dabl.clean和dabl.SimpleClassifier这样的简单方法，Dabl使得构建机器学习管道变得更加容易，并节省了时间和资源。因此，如果有紧迫的截止日期或者只是想在空闲时间尝试机器学习，请尝试Dabl！
PyCaret是一个低代码Python包装器，围绕几个数据科学和机器学习库，如scikit-learn和xgboost。它提供了一个易于使用的工具，用于高效地在数据科学管道中进行实验，可以为节省大量时间！PyCaret可以用来轻松编码分类和回归问题的机器学习管道，这些管道很快就可以准备好开发。PyCaret是Python中“智能而非辛苦工作”的库。因此，用PyCaret节省时间和大量研究吧。
PyFlux是用于时间序列预测的数据科学库之一。与Prophet不同，这个库内置了多种不同的经过验证的时间序列预测模型供用户选择，这个库让可以调用不同的模型，调整参数，并看看哪种适合数据。PyFlux包括像ARIMA、Garch等可信模型以及一系列推断选项。如果正在寻找一种简单的方法来比较时间序列预测问题的不同模型，请务必查看PyFlux。