Python数据处理与分析常用库 📊

Python在数据分析领域拥有丰富的库，以下是核心工具的简要介绍：

常用数据分析库

• Pandas 🐼
  提供数据结构如DataFrame和Series，支持数据清洗、转换、统计分析。

  

• NumPy 🧮
  基础科学计算库，用于处理多维数组和矩阵运算。

  

• Matplotlib 📈
  可视化库，可生成折线图、柱状图等静态图表。

  

• SciPy 🔬
  基于NumPy的科学计算扩展，包含优化、信号处理等功能。

  

• Scikit-learn 🧠
  机器学习库，提供分类、回归、聚类等算法。

  

可视化与交互工具

• Seaborn 📊
  基于Matplotlib的高级可视化库，风格更美观。

  

• Plotly 📈
  支持交互式图表，适合Web展示。

  

• Jupyter Notebook 📝
  交互式编程环境，支持实时数据分析与可视化。

  

数据抓取与处理

• BeautifulSoup 🕵️‍♂️
  网页解析库，常用于数据抓取。

  

• Requests 🌐
  简化HTTP请求的库，常用于获取网络数据。

  

• PySpark 🔥
  大数据处理库，适合分布式计算场景。

  

如需深入了解这些库的应用案例，可访问 /python-data-science-projects 查看实战教程。