Les 100 bibliothèques Python les plus utilisées en Data Science

La data science évolue rapidement, et Python reste le langage préféré des data scientists. Pour bien démarrer ou améliorer vos projets, il est essentiel de connaître les bibliothèques Python incontournables. Nous avons regroupé 100 bibliothèques Python par catégories, avec une description concise pour chacune.

Bibliothèques pour l’analyse de données

  • pandas – Manipulation de données tabulaires, nettoyage et analyse.
  • numpy – Calcul scientifique rapide avec des tableaux multidimensionnels.
  • polars – Alternative à pandas pour un traitement ultra-rapide des DataFrames.
  • datatable – Manipulation de grands datasets en mémoire efficacement.
  • xarray – Gestion de données multi-dimensionnelles (NetCDF, etc.).
  • openpyxl – Lecture et écriture de fichiers Excel.
  • pyarrow – Gestion de colonnes et interopérabilité avec Apache Arrow.
  • vaex – Analyse de gros datasets avec mémoire virtuelle.
  • modin – Accélération de pandas pour le traitement parallèle.
  • dask – Gestion de grands ensembles de données et calcul distribué.

Bibliothèques pour le Machine Learning

  • scikit-learn – ML classique : régression, classification, clustering.
  • xgboost – Boosting gradient pour modèles performants.
  • lightgbm – Modèles boosting légers et rapides.
  • catboost – Boosting optimisé pour variables catégorielles.
  • tensorflow – Framework de deep learning complet et flexible.
  • keras – API haut niveau pour construire des réseaux de neurones.
  • torch (PyTorch) – Deep learning et recherche avancée.
  • fastai – Simplifie le deep learning avec PyTorch.
  • mlflow – Gestion et suivi des expériences ML.
  • imbalanced-learn – Gestion de datasets déséquilibrés pour ML.

Bibliothèques pour le Deep Learning et IA

  • transformers – Modèles NLP pré-entraînés (BERT, GPT, etc.).
  • sentence-transformers – Embeddings de phrases pour NLP.
  • detectron2 – Détection d’objets et segmentation d’images.
  • pytorch-lightning – Structuration simple des projets PyTorch.
  • onnx – Export et déploiement de modèles ML.
  • timm – Bibliothèque de modèles de vision par ordinateur.
  • opencv-python – Traitement d’images et vision par ordinateur.
  • albumentations – Augmentation d’images pour deep learning.
  • torchtext – NLP avec PyTorch.
  • torchaudio – Traitement audio avec PyTorch.

Visualisation des données

  • matplotlib – Graphiques 2D et 3D classiques.
  • seaborn – Visualisation statistique avancée et esthétique.
  • plotly – Graphiques interactifs pour web et dashboards.
  • bokeh – Visualisation interactive pour web.
  • altair – Visualisation déclarative et intuitive.
  • geopandas – Cartographie et données géospatiales.
  • folium – Visualisation interactive de cartes.
  • hvplot – Visualisation intégrée à pandas, dask et xarray.
  • dash – Création de dashboards interactifs.
  • pydeck – Visualisation 3D de données géospatiales.

Traitement de texte et NLP

  • nltk – NLP classique : tokenisation, stemming, POS tagging.
  • spacy – NLP rapide avec pipelines modernes.
  • gensim – Modélisation de sujets et embeddings.
  • textblob – Analyse de sentiment et NLP simple.
  • polyglot – NLP multi-langues.
  • flashtext – Extraction rapide de mots-clés.
  • wordcloud – Génération de nuages de mots.
  • stanza – NLP de Stanford pour Python.
  • pyLDAvis – Visualisation de modèles de topics LDA.
  • bert-extractive-summarizer – Résumé automatique de textes.

Big Data et traitement distribué

  • pyspark – Interface Python pour Apache Spark.
  • spark-nlp – NLP à grande échelle sur Spark.
  • hadoop-py – Manipulation de Hadoop et HDFS.
  • koalas – API pandas sur Spark.
  • cuml – ML GPU distribué avec RAPIDS.
  • rapidsai – Suite GPU pour ML et data analytics.
  • pyflink – Traitement batch et streaming avec Flink.
  • dask-ml – ML distribué sur Dask.
  • vaex – Analyse rapide de grands datasets.
  • modin – Traitement parallèle des DataFrames pandas.

Statistiques et mathématiques

  • scipy – Statistiques, optimisation et intégration.
  • statsmodels – Modèles statistiques et tests.
  • sympy – Calcul symbolique et expressions mathématiques.
  • pyMC – Modélisation bayésienne.
  • lifelines – Analyse de survie.
  • pingouin – Statistiques simplifiées pour sciences sociales.
  • skgstat – Géostatistiques.
  • numba – Accélération JIT des fonctions numériques.
  • scikit-bio – Bioinformatique et statistiques.
  • seaborn – Visualisation statistique (mention secondaire).

ETL et manipulation de flux de données

  • petl – ETL léger pour tableaux.
  • bonobo – Pipelines ETL simples et efficaces.
  • pygrametl – ETL pour entrepôts de données.
  • luigi – Orchestration de tâches ETL.
  • airflow – Automatisation de workflows ETL.
  • prefect – Orchestration moderne de pipelines.
  • dagster – ETL robuste et observable.
  • dataprep – Préparation rapide de données.
  • pyodbc – Connexion à bases de données.
  • kiba – ETL simple pour pipelines.

Web Scraping et acquisition de données

  • beautifulsoup4 – Parsing HTML et extraction de données.
  • scrapy – Framework complet pour crawler.
  • selenium – Automatisation de navigateur pour scraping dynamique.
  • requests – Requêtes HTTP simples.
  • aiohttp – Requêtes asynchrones pour scraping rapide.
  • newspaper3k – Extraction d’articles web.
  • playwright-python – Scraping et automatisation moderne.
  • lxml – Parsing XML/HTML rapide.
  • twint – Extraction Twitter sans API officielle.
  • praw – Interaction et extraction depuis Reddit.

Outils complémentaires et utilitaires

  • joblib – Sérialisation et parallélisation.
  • tqdm – Barres de progression pour boucles.
  • pytest – Tests unitaires pour Python.
  • mypy – Vérification statique de types.
  • black – Formatage automatique de code.
  • isort – Organisation automatique des imports.
  • faker – Génération de données factices.
  • loguru – Journalisation simplifiée.
  • rich – Affichage enrichi dans le terminal.
  • hydra – Gestion avancée de configurations.