Scikit-learn и Pandas — популярные библиотеки Python, которые используются для анализа данных и машинного обучения. 3

Scikit-learn фокусируется на алгоритмах машинного обучения и предоставляет широкий спектр алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности. 3 Некоторые преимущества библиотеки:

• наличие готового пакета, который содержит все методы, необходимые для реализации стандартных алгоритмов машинного обучения; 1
• простой и последовательный интерфейс, с помощью которого можно подобрать и преобразовать модель для любого набора данных; 1
• подходит для создания «конвейеров», помогающих строить быстрые прототипы; 1
• лучший вариант для надёжного развёртывания моделей машинного обучения. 1

Некоторые недостатки библиотеки:

• не может использовать категориальные данные в алгоритмах; 1
• сильная зависимость от стека SciPy. 1

Pandas в основном ориентирована на манипуляции с данными и их анализ. 3 Некоторые преимущества библиотеки:

• предоставляет две основные структуры данных — Series и DataFrame, которые предназначены для эффективной обработки и манипуляции табличными данными; 3
• обеспечивает богатый набор функций для обработки задач инженерии признаков; 3
• хорошо интегрируется с другими библиотеками и инструментами, используемыми в экосистеме данных Python, такими как NumPy, Matplotlib и Seaborn; 3
• благодаря своей оптимизируемой производительности библиотека может быть использована во многих областях, особенно связанных с бизнесом и образованием. 1

Некоторые недостатки библиотеки:

• построена на основе Matplotlib, поэтому начинающему разработчику необходимо знание обеих библиотек; 1
• Pandas менее удобна для количественного моделирования и n-мерных массивов. 1