python数据分析中常用的库
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2025-10-28
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Python
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在 Python 数据分析中,有许多强大的库被广泛使用。以下是一些最常用的数据分析库及其主要功能: --- ### 一、核心数据处理库 1. **Pandas** - 功能:数据结构和数据分析工具 - 主要用途:处理表格型数据(如 CSV、Excel 文件),支持数据清洗、筛选、聚合等 - 常用对象:`DataFrame` 和 `Series` 2. **NumPy** - 功能:数值计算库 - 主要用途:处理多维数组和矩阵运算,是许多科学计算库的基础 3. **SciPy** - 功能:科学计算库 - 主要用途:进行优化、线性代数、积分、统计等高级数学运算 --- ### 二、数据可视化库 1. **Matplotlib** - 功能:基础绘图库 - 主要用途:创建各种静态、动态、交互式图表 2. **Seaborn** - 功能:基于 Matplotlib 的高级绘图库 - 主要用途:更简洁地绘制统计图表(如热力图、箱型图、分布图) 3. **Plotly** - 功能:交互式可视化 - 主要用途:创建交互式图表,适合 Web 应用或 Jupyter Notebook 4. **Bokeh** - 功能:交互式可视化 - 主要用途:创建 Web 图表,支持动态交互 5. **Altair** - 功能:声明式可视化库 - 主要用途:通过简单语法生成高质量的图表 --- ### 三、数据清洗与预处理 1. **Dask** - 功能:大规模数据处理 - 主要用途:处理比内存大的数据集,类似于 Pandas 的扩展 2. **PySpark** - 功能:分布式数据处理 - 主要用途:处理大数据集(结合 Apache Spark) 3. **Scikit-learn** - 功能:机器学习库 - 主要用途:数据预处理(如标准化、归一化)、特征工程等 --- ### 四、数据存储与读取 1. **SQLAlchemy / PyMySQL / sqlite3** - 功能:连接数据库 - 主要用途:从关系型数据库中读取数据 2. **PyArrow / Parquet / HDF5** - 功能:高效存储和读取大型数据文件 - 主要用途:处理列式存储格式(如 Parquet) 3. **Feather** - 功能:快速读写数据 - 主要用途:在 Python 和 R 之间高效传输数据 --- ### 五、其他实用库 1. **Requests / BeautifulSoup / Selenium** - 功能:网络爬虫 - 主要用途:从网页抓取数据 2. **OpenPyXL / xlrd / pandas (Excel)** - 功能:读写 Excel 文件 3. **Faker** - 功能:生成假数据 - 主要用途:测试或模拟数据 4. **Jupyter Notebook / VS Code / Spyder** - 功能:开发环境 - 主要用途:编写和运行 Python 代码 --- ### 六、机器学习与数据挖掘(可选) 1. **Scikit-learn** - 功能:机器学习库 - 主要用途:分类、回归、聚类、降维等 2. **TensorFlow / PyTorch** - 功能:深度学习框架 - 主要用途:构建神经网络模型 --- ### 总结:常用库一览表 | 类别 | 常用库 | 简介 | |------|--------|------| | 数据处理 | Pandas, NumPy | 表格数据处理、数值计算 | | 可视化 | Matplotlib, Seaborn, Plotly | 图表绘制 | | 机器学习 | Scikit-learn | 数据建模与预测 | | 大数据 | Dask, PySpark | 分布式数据处理 | | 数据存储 | SQL, Parquet, HDF5 | 数据读写 | | 爬虫 | Requests, BeautifulSoup | 网页数据抓取 | --- 如果你是刚开始学习 Python 数据分析,建议从 **Pandas + Matplotlib/Seaborn** 开始,逐步扩展到其他库。需要我帮你推荐学习路径或示例代码吗?
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