2025年數據分析的前20個Python庫

在當今數據驅動的世界中，有效的數據分析對於知情決策至關重要。 Python憑藉其用戶友好的語法和廣泛的庫，已成為數據科學家和分析師的首選語言。本文重點介紹了十個基本的Python庫，用於數據分析，可滿足新手和經驗豐富的用戶的需求。

目錄

• 1. numpy
• 2. 貓熊
• 3. matplotlib
• 4. 海洋
• 5. Scipy
• 6. Scikit-Learn
• 7. StatsModels
• 8. 情節
• 9. Pyspark
• 10. 牽牛星
• 選擇正確的庫
• Python的數據分析優勢
• 結論

1. Numpy：基礎

Numpy形成了Python的數值計算功能的基岩。它在處理大型多維陣列和矩陣方面表現出色，為有效的陣列操作提供了全面的數學功能套件。

優勢：

• 針對大型數據集進行了優化。
• 強大的數學函數（線性代數，傅立葉變換）。
• 與其他庫的無縫集成。

限制：

• 缺乏先進的數據操縱功能。
• 需要熊貓來標記的數據。

導入numpy作為NP

data = np.Array（[1，2，3，4，5]）
打印（“數組：”，數據）
打印（“平均：”，np.mean（data））
打印（“標準偏差：”，NP.STD（數據））

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2. 熊貓：數據爭吵很容易

Pandas使用其數據框結構簡化了數據操作，非常適合使用表格數據。熊貓的清潔，轉換和分析結構化數據集變得非常容易。

優勢：

• 簡化數據預處理。
• 合併，過濾和分組的強大功能。
• 出色的數量整合。

限制：

• 性能會使用極大的數據集降低。
• 大量數據集的高內存消耗。

導入大熊貓作為pd

data = pd.dataframe（{'name'：['alice'，'bob'，'charlie']，'age'：[25，30，35]，'score'：[85，90，95]}）
打印（“ dataframe：\ n”，數據）
打印（“平均年齡：”，數據['age']。平均（））
打印（“過濾的數據框：\ n”，數據[data ['scorce']> 90]）

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3. matplotlib：靜態和交互式可視化

Matplotlib是一個多功能的繪圖庫，可以創建各種靜態，互動甚至動畫的可視化。

優勢：

• 高度可定制的圖。
• 其他繪圖庫的基礎。
• 支持各種地塊類型（線，散點，欄等）。

限制：

• 對於高級可視化可能很複雜。
• 美學可能不如新圖書館打磨。

導入matplotlib.pyplot作為PLT

x = [1，2，3，4，5]
y = [2，4，6，8，10]
plt.plot（x，y，label =“線圖”）
plt.xlabel（'x-axis'）
plt.ylabel（'y軸'）
plt.title（'matplotlib示例'）
plt.legend（）
plt.show（）

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4. Seaborn：風格的統計可視化

Seaborn建立在Matplotlib的基礎上，簡化了統計信息和視覺吸引力的圖。

優勢：

• 優雅而翔實的可視化。
• 內置主題和調色板。
• 輕鬆創建複雜的統計圖（熱圖，一對圖）。

限制：

• 依靠matplotlib。
• 自定義選項不如Matplotlib廣泛。

進口海洋作為SNS
導入matplotlib.pyplot作為PLT

數據= [1，2，2，3，3，3，4，4，4，4，4]
sns.histplot（數據，kde = true）
plt.title（“海洋直方圖”）
plt.show（）

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5. Scipy：科學計算工具

Scipy擴展了Numpy，提供了用於科學計算的高級工具，包括優化，集成和信號處理。

優勢：

• 綜合科學任務圖書館。
• 有據可查的，廣泛使用的。
• 與numpy和pandas很好地整合。

限制：

• 需要了解科學計算概念。
• 對於高級數據操作而言並不理想。

從scipy.stats導入ttest_ind

group1 = [1，2，3，4，5]
group2 = [2，3，4，5，6]
t_stat，p_value = ttest_ind（group1，group2）
打印（“ t-statistic：”，T_STAT）
打印（“ p-value：”，p_value）

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6. Scikit-Learn：Python中的機器學習

Scikit-Learn是一個強大的機器學習庫，為分類，回歸，聚類和降低維度提供了工具。

優勢：

• 用戶友好的API。
• 廣泛的機器學習模型。
• 與熊貓和numpy很好地集成。

限制：

• 有限的深度學習支持。
• 未針對大型分佈式培訓進行優化。

來自sklearn.linear_model導入linearrecress

x = [[1]，[2]，[3]，[4]
y = [2，4，6，8]
型號=線性拉力（）
型號（x，y）
print（“ x = 5：”的預測，model.predict（[[5]]）[0]）

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7. StatsModels：統計建模和測試

StatsModels著重於統計建模和假設檢驗，對計量經濟學和統計研究特別有用。

優勢：

• 詳細的統計測試結果。
• 非常強調假設檢驗。
• 非常適合計量經濟學分析。

限制：

• 陡峭的學習曲線。
• 對於預測建模，可以比Scikit-Learn慢。

導入statsmodels.api作為sm

x = [1，2，3，4]
y = [2，4，6，8]
x = sm.add_constant（x）
model = sm.ols（y，x）.fit（）
打印（model.summary（））

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8. 情節：基於互動網絡的可視化

情節創建了交互式和適合Web的可視化，非常適合儀表板和Web應用程序。

優勢：

• 高度交互的圖。
• 簡單的Web應用程序集成。
• 支持3D和高級圖表類型。

限制：

• 大型數據集的較高瀏覽器資源使用率。
• 可能需要其他配置進行部署。

導入plotly.extress為px

data = px.data.iris（）
圖= px. -scatter（數據，x =“ sepal_width”，y =“ sepal_length”，color =“ stelt”，title =“ iris dataSet dataset散點圖”）
圖show（）

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9. Pyspark：使用Spark的大數據處理

Pyspark為Apache Spark提供了Python接口，從而為大規模數據處理提供了分佈式計算。

優勢：

• 有效的大數據處理。
• 與Hadoop和其他大數據工具集成。
• 包括用於機器學習的MLLIB。

限制：

• 需要火花環境。
• 陡峭的學習曲線。

 ！PIP安裝Pyspark
來自pyspark.sql進口火花

spark = sparksession.builder.appname（“ pyspark示例”）。getorCreate（）
data = spark.createdataframe（[（（1，“愛麗絲”），（2，“ bob”）]]，[“ id”，“ name”]）
data.show（）

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10. Altair：聲明性統計可視化

Altair是基於Vega和Vega-Lite的聲明性可視化庫，提供了一種簡明的語法，用於創建複雜的圖。

優勢：

• 簡單的語法用於復雜的可視化。
• 與大熊貓融為一體。

限制：

• 互動不如情節。
• 對於極大的數據集來說，不理想。

導入Altair作為Alt
導入大熊貓作為pd

data = pd.dataframe（{'x'：['a'，'b'，'c']，'y'：[5，10，15]}）
圖表= alt.chart（data）.mark_bar（）。encode（x ='x'，y ='y'）
Chart.display（）

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選擇正確的庫

選擇適當的庫取決於幾個因素：任務的性質（數據清潔，可視化，建模），數據集大小，分析目標以及您的經驗水平。在進行選擇之前，請考慮每個庫的優勢和局限性。

Python的數據分析優勢

Python在數據分析中的受歡迎程度源於其易用性，廣泛的庫，強大的社區支持以及與大數據工具的無縫集成。

結論

Python豐富的圖書館生態系統使數據分析師能夠應對各種挑戰，從簡單的數據探索到復雜的機器學習任務。為工作選擇正確的工具至關重要，此概述為選擇最佳的Python庫提供了可滿足您數據分析需求的最佳基礎。

以上是2025年數據分析的前20個Python庫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！