📊 تحلیل داده به سبک ۲۰۲۵ – ابزارهای مدرن پایتونی که باید بشناسی!

اگه هنوز فقط با pandas کار می‌کنی، وقتشه دنیای ابزارهای جدید و فوق‌سریع پایتونی رو بشناسی 💡
در ادامه چند تا از ابزارهای خفن و یه مثال عملی برات داریم👇


🚀 ۱.کتابخانه Polars – سریع‌تر از Pandas، با قدرت Rust!

import polars as pl
df = pl.read_csv("Sunspots.csv")
df.select([
    pl.col("Monthly Mean Total Sunspot Number").mean()
])

📌 تحلیل میانگین لکه‌های خورشیدی با سرعت بالا (حتی برای فایل‌های بزرگ!)

🟩🟩🟩

⚡️ ۲.کتابخانه DuckDB – تحلیل SQLی روی فایل بدون بارگذاری کامل

import duckdb
duckdb.query("SELECT AVG(value) FROM 'Sunspots.csv'").show()

📌 ایده‌آل برای دیتاست‌های حجیم که نمی‌خوای همه‌شو تو حافظه بار کنی.

🟩🟩🟩

🎯 ۳.کتابخانه Sweetviz – فقط یک خط تا گزارش کامل!

import sweetviz as sv
report = sv.analyze("Sunspots.csv")
report.show_html()

📌 خروجی: یه گزارش گرافیکی حرفه‌ای شامل آمار، ناهنجاری‌ها و مقایسه‌ها!

🟩🟩🟩

📈 ۴.کتابخانه Plotly – نمودارهای تعاملی توی نوت‌بوک یا مرورگر

import plotly.express as px
fig = px.histogram(df.to_pandas(), x="Monthly Mean Total Sunspot Number")
fig.show()

📌 تعامل کن، زوم کن، ببین توزیع داده‌هات چطوریه 🔍

🟩🟩🟩

📦 ابزارهای دیگه هم هست مثل:
- کتابخانه Modin برای پردازش سریع با چند هسته
- کتابخانه Pandas Profiling برای بررسی خودکار دیتاست
- کتابخانه XGBoost برای مدل‌سازی‌های دقیق
- متد تحلیل مدرن!!!!!! (در صورت حمایت خیلی زیاد😎)

🟩🟩🟩

🎓 نتیجه؟ دیگه لازم نیست با فایل‌های بزرگ بجنگی یا کلی کد بزنی تا یه بینش ساده از دیتا بگیری.

📥 اگه خواستی آموزش ویدئویی یا اسلاید این ابزارها رو هم بسازیم، ری اکشن بده، کامنت بذار، انرژی بده❤️! (تقلب تو کامنت اول واسه دوستانی که میخوان منتظر نمونن 🎖)

🔆 ارتباط با ما 🔆


#SmartEra
#DataScience
#Python
#پایتون
#آنالیز_داده
#هوش_مصنوعی
#تحلیل_سریع