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常見的Python數(shù)據(jù)分析庫

Pandas

Pandas是一個開放源碼的Python庫，它使用強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供高性能的數(shù)據(jù)操作和分析工具。它的名字：Pandas是從Panel Data - 多維數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟學(xué)(an Econometrics from Multidimensional data)。

在Pandas之前，Python主要用于數(shù)據(jù)遷移和準備。它對數(shù)據(jù)分析的貢獻更小。 Pandas解決了這個問題。使用Pandas可以完成數(shù)據(jù)處理和分析的五個典型步驟，而不管數(shù)據(jù)的來源 - 加載，準備，操作，模型和分析。Python Pandas用于廣泛的領(lǐng)域，包括金融，經(jīng)濟，統(tǒng)計，分析等學(xué)術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域。

Pandas的主要功能：

• 快速高效的DataFrame對象，具有默認和自定義的索引；

• 將數(shù)據(jù)從不同文件格式加載到內(nèi)存中的數(shù)據(jù)對象的工具；

• 丟失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)對齊和綜合處理。重組和擺動日期集；

• 基于標簽的切片，索引和大數(shù)據(jù)集的子集；

• 可以刪除或插入來自數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的列；

• 按數(shù)據(jù)分組進行聚合和轉(zhuǎn)換；

• 高性能合并和數(shù)據(jù)加入；

• 時間序列功能；

總的來說，Pandas比較適合用作數(shù)據(jù)的預(yù)處理和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理。

NumPy

NumPy 是一個 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一個由多維數(shù)組對象和用于處理數(shù)組的例程集合組成的庫。

NumPy的主要功能：

• 快速高效的多維數(shù)組對象ndarray

• 用于對數(shù)組執(zhí)行元素級計算以及直接對數(shù)組執(zhí)行數(shù)學(xué)運算的函數(shù)

• 用于讀寫硬盤上基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具

• 線性代數(shù)運算、傅里葉變換，以及隨機數(shù)生成

• 用于將C、C++、Fortran代碼集成到python的工具

• 與線性代數(shù)有關(guān)的操作；

• NumPy 擁有線性代數(shù)和隨機數(shù)生成的內(nèi)置函數(shù)；

總的來說，NumPy適合用于科學(xué)計算和機器學(xué)習(xí)等大型計算工程，甚至成了MatLab的優(yōu)秀替代者。

SciPy

SciPy是一個開放源碼的BSD許可的數(shù)學(xué)，科學(xué)和工程庫。 SciPy庫依賴于NumPy，它提供了便捷且快速的N維數(shù)組操作。構(gòu)建SciPy庫的主要原因是，它能與NumPy數(shù)組一起工作，并提供了許多用戶友好和高效的數(shù)字實踐，例如:數(shù)值積分和優(yōu)化的例程。

Matplotlib

Matplotlib是一個Python 2D繪圖庫，可以生成各種硬拷貝格式和跨平臺交互式環(huán)境的出版物質(zhì)量數(shù)據(jù)。Matplotlib可用于Python腳本，Python和IPython shell，Jupyter筆記本，Web應(yīng)用程序服務(wù)器和四個圖形用戶界面工具包。

Matplotlib主要用于數(shù)據(jù)分析最后的數(shù)據(jù)可視化。當(dāng)然目前有很Matplotlib的替代者，比如Pychart、echarts。

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