2025年数据分析的前20个Python库

在当今数据驱动的世界中，有效的数据分析对于知情决策至关重要。 Python凭借其用户友好的语法和广泛的库，已成为数据科学家和分析师的首选语言。本文重点介绍了十个基本的Python库，用于数据分析，可满足新手和经验丰富的用户的需求。

目录

• 1. numpy
• 2. 熊猫
• 3. matplotlib
• 4. 海洋
• 5. Scipy
• 6. Scikit-Learn
• 7. StatsModels
• 8. 情节
• 9. Pyspark
• 10. 牵牛星
• 选择正确的库
• Python的数据分析优势
• 结论

1. Numpy：基础

Numpy形成了Python的数值计算功能的基岩。它在处理大型多维阵列和矩阵方面表现出色，为有效的阵列操作提供了全面的数学功能套件。

优势：

• 针对大型数据集进行了优化。
• 强大的数学函数（线性代数，傅立叶变换）。
• 与其他库的无缝集成。

限制：

• 缺乏先进的数据操纵功能。
• 需要熊猫来标记的数据。

导入numpy作为NP

data = np.Array（[1，2，3，4，5]）
打印（“数组：”，数据）
打印（“平均：”，np.mean（data））
打印（“标准偏差：”，NP.STD（数据））

输出

2. 熊猫：数据争吵很容易

Pandas使用其数据框结构简化了数据操作，非常适合使用表格数据。熊猫的清洁，转换和分析结构化数据集变得非常容易。

优势：

• 简化数据预处理。
• 合并，过滤和分组的强大功能。
• 出色的数量整合。

限制：

• 性能会使用极大的数据集降低。
• 大量数据集的高内存消耗。

导入大熊猫作为pd

data = pd.dataframe（{'name'：['alice'，'bob'，'charlie']，'age'：[25，30，35]，'score'：[85，90，95]}）
打印（“ dataframe：\ n”，数据）
打印（“平均年龄：”，数据['age']。平均（））
打印（“过滤的数据框：\ n”，数据[data ['scorce']> 90]）

输出

3. matplotlib：静态和交互式可视化

Matplotlib是一个多功能的绘图库，可以创建各种静态，互动甚至动画的可视化。

优势：

• 高度可定制的图。
• 其他绘图库的基础。
• 支持各种地块类型（线，散点，栏等）。

限制：

• 对于高级可视化可能很复杂。
• 美学可能不如新图书馆打磨。

导入matplotlib.pyplot作为PLT

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

输出

4. Seaborn：风格的统计可视化

Seaborn建立在Matplotlib的基础上，简化了统计信息和视觉吸引力的图。

优势：

• 优雅而翔实的可视化。
• 内置主题和调色板。
• 轻松创建复杂的统计图（热图，一对图）。

限制：

• 依靠matplotlib。
• 自定义选项不如Matplotlib广泛。

进口海洋作为SNS
导入matplotlib.pyplot作为PLT

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

输出

5. Scipy：科学计算工具

Scipy扩展了Numpy，提供了用于科学计算的高级工具，包括优化，集成和信号处理。

优势：

• 综合科学任务图书馆。
• 有据可查的，广泛使用的。
• 与numpy和pandas很好地整合。

限制：

• 需要了解科学计算概念。
• 对于高级数据操作而言并不理想。

从scipy.stats导入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）

输出

6. Scikit-Learn：Python中的机器学习

Scikit-Learn是一个强大的机器学习库，为分类，回归，聚类和降低维度提供了工具。

优势：

• 用户友好的API。
• 广泛的机器学习模型。
• 与熊猫和numpy很好地集成。

限制：

• 有限的深度学习支持。
• 未针对大型分布式培训进行优化。

来自sklearn.linear_model导入linearrecress

x = [[1]，[2]，[3]，[4]
y = [2，4，6，8]
型号=线性拉力（）
型号（x，y）
print（“ x = 5：”的预测，model.predict（[[5]]）[0]）

输出

7. StatsModels：统计建模和测试

StatsModels着重于统计建模和假设检验，对计量经济学和统计研究特别有用。

优势：

• 详细的统计测试结果。
• 非常强调假设检验。
• 非常适合计量经济学分析。

限制：

• 陡峭的学习曲线。
• 对于预测建模，可以比Scikit-Learn慢。

导入statsmodels.api作为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（））

输出

8. 情节：基于互动网络的可视化

情节创建了交互式和适合Web的可视化，非常适合仪表板和Web应用程序。

优势：

• 高度交互的图。
• 简单的Web应用程序集成。
• 支持3D和高级图表类型。

限制：

• 大型数据集的较高浏览器资源使用率。
• 可能需要其他配置进行部署。

导入plotly.extress为px

data = px.data.iris（）
图= px. -scatter（数据，x =“ sepal_width”，y =“ sepal_length”，color =“ stelt”，title =“ iris dataSet dataset散点图”）
图show（）

输出

9. Pyspark：使用Spark的大数据处理

Pyspark为Apache Spark提供了Python接口，从而为大规模数据处理提供了分布式计算。

优势：

• 有效的大数据处理。
• 与Hadoop和其他大数据工具集成。
• 包括用于机器学习的MLLIB。

限制：

• 需要火花环境。
• 陡峭的学习曲线。

 ！PIP安装Pyspark
来自pyspark.sql进口火花

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

输出

10. Altair：声明性统计可视化

Altair是基于Vega和Vega-Lite的声明性可视化库，提供了一种简明的语法，用于创建复杂的图。

优势：

• 简单的语法用于复杂的可视化。
• 与大熊猫融为一体。

限制：

• 互动不如情节。
• 对于极大的数据集来说，不理想。

导入Altair作为Alt
导入大熊猫作为pd

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

输出

选择正确的库

选择适当的库取决于几个因素：任务的性质（数据清洁，可视化，建模），数据集大小，分析目标以及您的经验水平。在进行选择之前，请考虑每个库的优势和局限性。

Python的数据分析优势

Python在数据分析中的受欢迎程度源于其易用性，广泛的库，强大的社区支持以及与大数据工具的无缝集成。

结论

Python丰富的图书馆生态系统使数据分析师能够应对各种挑战，从简单的数据探索到复杂的机器学习任务。为工作选择正确的工具至关重要，此概述为选择最佳的Python库提供了可满足您数据分析需求的最佳基础。

以上是2025年数据分析的前20个Python库的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！