python数据分析中常用的库

封面图 • 2025-10-28 • Python

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：

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### 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

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### 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

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### 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

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### 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

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### 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

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### 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

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### 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 |

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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？