文章目录

  • 前言
  • 一、Pandas
  • 二、NumPy
  • 三、SciPy
  • 四、Matplotlib
  • 关于Python技术储备
  • 一、Python所有方向的学习路线
  • 二、Python基础学习视频
  • 三、精品Python学习书籍
  • 四、Python工具包+项目源码合集
  • ①Python工具包
  • ②Python实战案例
  • ③Python小游戏源码
  • 五、面试资料
  • 六、Python兼职渠道


前言

都说不会数据分析就等于没学Python，所以博主将在本文中聊聊常见的数据分析库有哪些

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一、Pandas

Pandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometrics from Multidimensional data)。

在Pandas之前，Python主要用于数据迁移和准备。它对数据分析的贡献更小。 Pandas解决了这个问题。使用Pandas可以完成数据处理和分析的五个典型步骤，而不管数据的来源 - 加载，准备，操作，模型和分析。Python Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。

Pandas的主要功能：

  • 快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引
  • 将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具
  • 丢失数据的数据对齐和综合处理。重组和摆动日期集
  • 基于标签的切片，索引和大数据集的子集
  • 可以删除或插入来自数据结构的列
  • 按数据分组进行聚合和转换
  • 高性能合并和数据加入
  • 时间序列功能

总的来说，Pandas比较适合用作数据的预处理和数据结构的处理。

二、NumPy

NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。

NumPy的主要功能：

  • 快速高效的多维数组对象ndarray
  • 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数
  • 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具
  • 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成
  • 用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具
  • 与线性代数有关的操作
  • NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数

总的来说，NumPy适合用于科学计算和机器学习等大型计算工程，甚至成了MatLab的优秀替代者。

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三、SciPy

SciPy是一个开放源码的BSD许可的数学，科学和工程库。 SciPy库依赖于NumPy，它提供了便捷且快速的N维数组操作。构建SciPy库的主要原因是，它能与NumPy数组一起工作，并提供了许多用户友好和高效的数字实践，例如:数值积分和优化的例程。

四、Matplotlib

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。

Matplotlib主要用于数据分析最后的数据可视化。当然目前有很Matplotlib的替代者，比如Pychart、echarts。