{"id":135353,"date":"2026-01-28T03:49:57","date_gmt":"2026-01-28T02:49:57","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135353"},"modified":"2026-02-06T05:38:32","modified_gmt":"2026-02-06T04:38:32","slug":"top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists","title":{"rendered":"Python Bibliothek: Das ist unsere Top 10"},"content":{"rendered":"Du bist ein begeisterter <strong>Python-Entwickler<\/strong> und m\u00f6chtest immer auf dem neuesten Stand der Technik sein. Im Jahr <strong>2023<\/strong> gibt es viele spannende Python-Bibliotheken, die dir helfen k\u00f6nnen, effizienter und produktiver zu arbeiten.\n\nIn diesem Text geben wir dir einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die wichtigsten <strong>Python-Bibliotheken 2023<\/strong>, die du kennen solltest, um in diesem Jahr erfolgreich in deinen Projekten zu arbeiten. Wir haben umfangreiche Recherchen durchgef\u00fchrt und verschiedene Quellen verwendet, um sicherzustellen, dass du die aktuellsten Informationen erh\u00e4ltst.\n\nEiner der Hauptvorteile der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python\">Python-Programmierung<\/a> ist die <b>hohe Anzahl der verf\u00fcgbaren Bibliotheken<\/b>. Jedoch kann es f\u00fcr Anf\u00e4nger auch kompliziert werden, sich zu Beginn zurechtzufinden.\n\nUnser <a href=\"https:\/\/www.welcometothejungle.com\/fr\/companies\/Liora\/jobs?page=1\">Liora-Team<\/a> l\u00f6st wieder einmal Deine \u00c4ngste und bietet Dir<b> eine Top 10 der wichtigsten <\/b><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python\">Python<\/a><b> Bibliotheken f\u00fcr Data Science<\/b>.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-python-bibliotheken-fur-datenanalyse-und-maschinelles-lernen\">Python-Bibliotheken f\u00fcr Datenanalyse und maschinelles Lernen:<\/h2>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-pandas\">1- Pandas<\/h2>\nAm besten f\u00e4ngt man mit<b> Pandas <\/b>an! Diese <b>in der Datenwissenschaft sehr h\u00e4ufig verwendete Bibliothek<\/b> erm\u00f6glicht Dir unter anderem:\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-datenmanipulationen-mit-dataframes-zu-vereinfachen-fehlende-werte-spalten-etc\"><b>Datenmanipulationen mit Dataframes zu vereinfachen <\/b>(fehlende Werte, Spalten, etc.).<\/h2>\n<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-aggregation-und-zusammenfuhrung-von-daten-mithilfe-der-funktionen-groupby-agg-und-merge-sehr-einfach-zu-gestalten\">Die<b> Aggregation und Zusammenf\u00fchrung von Daten <\/b>mithilfe der Funktionen groupby, agg und merge sehr einfach zu gestalten.<\/h2>\n<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-berechnung-von-mittelwert-median-varianz-und-summe-zu-vereinfachen\"><b>Die Berechnung<\/b> von Mittelwert, Median, Varianz und Summe zu <b>vereinfachen<\/b>&nbsp;<\/h2>\n<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-mit-einer-ausgefeilten-und-benutzerfreundlichen-indexierung-zu-programmieren\">Mit einer <b>ausgefeilten<\/b> und <b>benutzerfreundlichen<\/b> <b>Indexierung<\/b> zu programmieren.<\/h2>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-komplexen-anwendungen-werden-mit-pandas-vereinfacht-daruber-hinaus-ist-es-auch-leicht-zu-erlernen-und-ermoglicht-es-dir-daten-in-verschiedenen-formaten-zu-lesen-csv-und-textdateien-microsoft-excel-sql-datenbanken\">Die komplexen Anwendungen werden mit Pandas vereinfacht. Dar\u00fcber hinaus ist es auch <b>leicht zu erlernen<\/b> und erm\u00f6glicht es Dir, <b>Daten in verschiedenen Formaten zu lesen<\/b>: CSV- und Textdateien, Microsoft Excel, SQL-Datenbanken.<\/h2>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-pandas-ist-also-nicht-nur-dank-der-vielen-angebotenen-optionen-sondern-auch-der-schnellen-einarbeitung-bei-anfangerinnen-und-anfangern-sehr-beliebt\">Pandas ist also nicht nur dank der vielen angebotenen Optionen, sondern auch der schnellen Einarbeitung bei Anf\u00e4ngerinnen und Anf\u00e4ngern sehr beliebt.<\/h2>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Programmiere mit Python<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-numpy\">2 &#8211; Numpy<\/h2>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/numpy\">Numpy<\/a> ist eine Grundbibliothek, um <b>numerische Berechnungen<\/b> mit Python durchzuf\u00fchren. Erheblich erleichtert sie die<b> Verwaltung von Datenarrays<\/b> mit einer Vielzahl von Funktionen zur Erzeugung von Objekten des Typen ndarray.\n<h2>Diese Objekte haben den Vorteil, dass sie <b>leicht anwendbar<\/b> sind und Elemente desselben Typen enthalten. Diese Bibliothek stellt auch eine<b> Vielfalt von Funktionen<\/b> zur Verf\u00fcgung, <b>um komplexe mathematische Berechnungen durchzuf\u00fchren<\/b>, wie etwa trigonometrische Funktionen (np.sin(), np.arctan()&#8230;) oder auch Exponential- und Logarithmusfunktionen (np.exp(), np.log()&#8230;).<\/h2>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-auch-interessant\">Auch interessant:<\/h2>\n<ul>\n \t<li>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-for-schleife\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/for-schleife-eine-wichtige-funktion-beim-programmieren\">For Schleife<\/a><\/h2>\n<\/li>\n \t<li>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-shapley-additive-explanations-shap\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/%ef%bf%bcshapley-additive-explanations-shap-was-ist-das\">Shapley Additive Explanations (SHAP)<\/a><\/h2>\n<\/li>\n \t<li>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-python-http-requests\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python-http-request-requests-alles-wichtige\">Python HTTP Requests<\/a><\/h2>\n<\/li>\n \t<li>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-matrix-implementierung-in-python\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/matrix-definition-und-implementierung-in-python\">Matrix Implementierung in Python<\/a><\/h2>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3-scikit-learn\">3 &#8211; Scikit Learn<\/h2>\nWer sich mit Data Science und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">maschinellen Lernalgorithmen<\/a> besch\u00e4ftigt, wird zwangsl\u00e4ufig mit der Bibliothek Scikit Learn arbeiten. Als grundlegende Bibliothek bietet sie eine ganze Reihe von Werkzeugen, die in der Datenwissenschaft sehr h\u00e4ufig verwendet werden. Zun\u00e4chst kannst Du deine Daten effizient aufbereiten, um die Funktionsweise von maschinellen Lernalgorithmen zu optimieren. Hierf\u00fcr stellt sie zahlreiche Klassen und Funktionen zur Verf\u00fcgung. Mit diesen Klassen kannst Du beispielsweise die Gr\u00f6\u00dfe Deines Datensatzes reduzieren, Deine Daten zentrieren, die Imputation fehlender Werte verwalten oder die Variablen ausw\u00e4hlen, die f\u00fcr dein Modell am relevantesten sind. Zweitens wird Scikit Learn Dir erm\u00f6glichen&nbsp;<b>Machine Learning-Algorithmen<\/b>, die mit der L\u00f6sung verschiedener Probleme verbunden sind, einfach zu implementieren:\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\"><b>Klassifizierung:<\/b> SVMs, Random Forests, k-n\u00e4chste Nachbarn\u2026<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\"><b>Regression:<\/b> Einfache lineare Regression, Logistische Regression, SVR\u2026<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\"><b>Clustering:<\/b> k-Mittelwert-Algorithmus, agglomeratives Clusterverfahren&#8230;<\/li>\n<\/ul>\nSchlie\u00dflich stellt Scikit Learn auch eine gro\u00dfe Anzahl von Metriken zur Verf\u00fcgung, um die Qualit\u00e4t deiner Modelle einsch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen.\n\nScikit Learn ist eine unverzichtbare Bibliothek f\u00fcr Machine Learning und wird sehr gut dokumentiert.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Weiterbildungen in Data Science<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-python-bibliotheken-fur-webentwicklung\">Python Bibliotheken f\u00fcr Webentwicklung<\/h2>\n<h5>Flask<\/h5>\n<ul>\n \t<li>Ein leichtgewichtiges Web-Framework f\u00fcr Python, das dir erm\u00f6glicht, Webanwendungen schnell und einfach zu entwickeln.<\/li>\n \t<li>Bietet Unterst\u00fctzung f\u00fcr Routen, Vorlagen, Anfrageverarbeitung und mehr.<\/li>\n \t<li>Wird oft f\u00fcr die Entwicklung von kleinen bis mittleren Webanwendungen verwendet.<\/li>\n<\/ul>\n<h5>Django<\/h5>\n<ul>\n \t<li>Ein umfassendes Web-Framework f\u00fcr Python, das alle Aspekte der Webentwicklung abdeckt, von der Datenbankintegration bis zur Benutzerauthentifizierung.<\/li>\n \t<li>Bietet viele vordefinierte Funktionen und Tools f\u00fcr die Entwicklung von skalierbaren Webanwendungen.<\/li>\n \t<li>Wird oft f\u00fcr komplexe Webanwendungen und E-Commerce-Plattformen verwendet.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-weitere-python-bibliotheken-2023\">Weitere Python Bibliotheken 2023<\/h2>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-matplotlib\">Matplotlib<\/h2>\n<h2>Matplotlib ist sehr n\u00fctzlich, um <b>Diagramme zu zeichnen und Daten zu visualisieren<\/b>. Damit kannst Du Diagramme aller Art (Kreisdiagramme, Histogramme, Punktwolken&#8230;) zeichnen. Matplotlib enth\u00e4lt die <b>Unterbibliothek pyplot<\/b>, die eine Interface erstellt, die der kommerziellen Software Matlab \u00e4hnelt und sehr \u00e4hnliche Funktionen wie diese enth\u00e4lt.<\/h2>\nDamit kann man auch gro\u00dfartig eine Analyse mit Grafiken erg\u00e4nzen, die bis zu 3-4 Informationen leicht veranschaulichen k\u00f6nnen.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-seaborn\">Seaborn<\/h2>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-seaborn-ist-eine-python-bibliothek-fur-datenvisualisierung-die-sich-auf-statistische-analysen-spezialisiert-hat-sie-basiert-auf-der-matplotlib-bibliothek-und-ist-vollstandig-an-die-datenframes-von-pandas-angepasst-uber-die-visuell-verbesserte-benutzeroberflache-hinaus-kannst-du-mit-seaborn-qualitativ-hochwertige-statistische-grafiken-schnell-und-intuitiv-erstellen\"><a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/seaborn\/\">Seaborn<\/a> ist eine Python Bibliothek f\u00fcr <b>Datenvisualisierung, die sich auf statistische Analysen spezialisiert hat. Sie basiert auf der Matplotlib-Bibliothek und ist vollst\u00e4ndig an die Datenframes von Pandas angepasst<\/b>,. \u00dcber die visuell verbesserte Benutzeroberfl\u00e4che hinaus kannst Du mit Seaborn qualitativ hochwertige statistische Grafiken schnell und intuitiv erstellen.<\/h2>\nAu\u00dferdem verwendet Seaborn \u00e4sthetisch ansprechende Standardthemen und erm\u00f6glicht es, auf einfache Weise eigene Farbpaletten zu erstellen. Somit kannst Du einen Datensatz schnell und effizient kennenlernen.\n\nSeaborn ist jedoch eher eine Erg\u00e4nzung als ein Ersatz f\u00fcr die Matplotlib-Bibliothek. Da die meisten Funktionen in Seaborn auf Funktionen in Matplotlib zur\u00fcckgreifen, m\u00fcssen einige \u00c4nderungen oder Anpassungen in Matplotlib vorgenommen werden.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-statsmodels\">Statsmodels<\/h2>\n<b>Statsmodels ist eine Bibliothek, die Klassen und Funktionen f\u00fcr die Sch\u00e4tzung vieler verschiedener statistischer Modelle sowie f\u00fcr die Durchf\u00fchrung statistischer Tests und die Erforschung statistischer Daten bereitstellt.<\/b> Damit kann man auch statistische Ergebnisse f\u00fcr bestimmte Modelle \u00e4hnlich wie mit R darstellen.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-keras\">Keras<\/h2>\nDas Keras-Framework ist ideal, wenn Du <b>komplexe <\/b>\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep-Learning-Modelle<\/a><\/div><\/div>\n<b> implementieren<\/b> m\u00f6chtest. Es ist flexibler und leichter zu erlernen als ein anderes sehr bekanntes Framework im Bereich Deep Learning: Tensorflow. Mit Keras lernst Du zum Beispiel, wie Du auf einfache Weise <b>ein Convolutional Neural Network (CNN) implementieren<\/b> kannst, das bei bildbezogenen Klassifikationsproblemen anerkannt ist.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/category\/deep-learning-de\">\u00dcber Deep Learning mehr erfahren<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-networkx\">NetworkX<\/h2>\n<b>NetworkX ist eine Bibliothek f\u00fcr die Erstellung, Manipulation und Untersuchung von Struktur, Dynamik und Funktionen komplexer Netzwerke.<\/b> Sie ist sehr beliebt f\u00fcr den Umgang mit Graphdaten. Die Bibliothek enth\u00e4lt viele Funktionen, die die Generierung von Graphen erm\u00f6glichen, sowie zahlreiche Funktionen zum Lesen und Schreiben von Graphen in verschiedenen Formaten.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-beautifulsoup\"> BeautifulSoup<\/h2>\n<b>BeautifulSoup ist eine Python Bibliothek, mit der Du Daten aus HTML- und XML-Dateien extrahieren kannst.<\/b> Sie ist mit der \u00fcberwiegenden Mehrheit der Browser kompatibel und erspart Entwicklerinnen und Entwicklern in der Regel das stundenlange Eingeben von Daten. Sie wird h\u00e4ufig verwendet, wenn <b>Web Scraping<\/b> eingesetzt wird, eine Technik, mit der Inhalte von Webseiten extrahiert werden.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-nltk-text-mining\">NLTK (Text_mining)<\/h2>\n<b>NLTK ist eine grundlegende Bibliothek f\u00fcr die Erstellung von Python-Programmen f\u00fcr die Arbeit mit Daten aus menschlicher Sprache.<\/b> Sie bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zu lexikalischen Korpora oder Ressourcen wie WordNet sowie Werkzeuge f\u00fcr Textverarbeitung, Klassifizierung, Tokenisierung, Stemming, Markup, Analyse und semantisches Schlussfolgern.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-python-bibliotheken-das-musst-du-2023-wissen\">Python Bibliotheken &#8211; Das musst Du 2023 wissen<\/h2>\nHat Dir dieser Artikel gefallen?\n\nM\u00f6chtest Du Deine Kenntnisse in der Datenwissenschaft vertiefen? 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