每个数据分析师都应该知道的 10 个 Python 库

对数据分析感兴趣？以下是您离不开的 Python 库的列表。

获得数据分析师职位是开始数据职业生涯的好方法。要成为一名数据分析师，您应该熟练掌握 Python、SQL、BI 工具、统计等。

除了基本的 Python 编程之外，作为数据分析师要做的任务还要求您熟悉一些 Python 库。这些库将简化常见任务——从收集、清理、分析和可视化数据。

在本文中，我们将回顾作为数据分析师应该了解的 Python 库。让我们开始吧。

1. 要求

用途：Requests 是一个 Python 库，可用于 HTTP 请求以从 Web API 和网站检索数据。这是数据分析师处理实时数据或获取大型外部数据集的必备技能。

主要特点

HTTP 请求的简单语法
处理身份验证、标头和错误处理
简单解析 JSON 以快速提取数据

学习资源

Python 请求教程，作者：Corey Schaefer
Python 的请求库（指南）

2. 美丽的汤

它的用途：您将使用 Beautiful Soup 进行 HTML 和 XML 解析来抓取 Web 数据 - 非常适合从网站获取非 API 数据。

主要特点

轻松导航并从 HTML 和 XML 中提取元素
与网络抓取管道的请求结合使用

学习资源

使用 Python 进行网页抓取 - Beautiful Soup 速成课程
使用 BeautifulSoup 和请求进行网页抓取

3.NumPy

用途：NumPy 是用于数值计算和高效数组操作的基础 Python 库。在继续使用 pandas 和其他库之前，使用 NumPy 通常会很有帮助。

主要特点

用于数学运算的快速多维数组和函数
必须了解 Python 中的数据操作（通常在 pandas 和 SciPy 等其他库的底层使用）

学习资源

Python NumPy 初学者教程
Python Numpy 教程（使用 Jupyter 和 Colab）

4. 熊猫

它的用途：Pandas 是一个必须了解的用于数据操作和分析的 Python 库。您可以将 pandas 用于（几乎）所有数据分析项目 - 从数据清理到探索和转换。

主要特点

用于处理结构化数据的数据框
灵活的索引、合并和聚合功能
处理数据库、CSV、JSON 和 Excel 文件

学习资源

学习熊猫
10分钟到熊猫

5. 极地

它的用途：一旦您知道如何使用 pandas，您就可以尝试使用 Polars。 Polars 促进了 ast 数据操作，并强调性能，使其成为处理较大数据集时 pandas 的绝佳替代品。

主要特点

优化性能
支持核外处理
查询优化器找到运行查询的最佳方式

学习资源

极地用户指南
学习 Polars DataFrame 库

6. 鸭数据库

用途：DuckDB 是一个进程内 SQL OLAP 数据库，可以与 Python 很好地配合进行分析。这使得 DuckDB 适合探索和分析大型数据集。

主要特点

用于查询 CSV 和 Parquet 文件的类似 SQL 的语法
支持复杂的分析查询

学习资源

DuckDB 初学者教程
指南 – DuckDB

7. 统计模型

用途：statsmodels Python 库可让您使用统计模型和测试。您可以将其用于假设检验和模型诊断。

主要特点

一套全面的统计测试和模型构建工具
支持回归模型和时间序列分析
与 pandas 集成以更轻松地处理数据

学习资源

统计模型入门
统计模型 | Python库

8.SciPy（统计模块）

它的用途：您还可以使用 SciPy 来实现数学和统计函数。您经常将其与 NumPy 一起使用来进行复杂的统计计算。

主要特点

支持线性代数、优化和统计函数
支持假设检验、相关性计算等

学习资源

SciPy 教程
SciPy 教程：适用于物理学家、工程师和数学家

9. 西博恩

它的用途：Seaborn 是一个用于统计数据可视化的 Python 库，它构建在 Matplotlib 之上，以简化复杂的可视化。

主要特点

最常见绘图的高级函数
比 matplotlib 更容易学习和使用

学习资源

Seaborn简介
Seaborn 教程：Seaborn 完整课程

10.SQL炼金术

它的用途：SQLAlchemy 是一个用于与关系数据库交互的 Python 库，提供与多个数据库（例如 PostgreSQL、MySQL 和 SQLite）连接的灵活性。对于数据分析师来说，它是一个有价值的工具，可以与大型数据集的数据库无缝集成，并实现更具可扩展性、更有组织的数据操作。

主要特点

支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等
ORM（对象关系映射）用于以 Pythonic 语法与数据库交互
支持原始 SQL 查询以及 ORM 以实现灵活性

学习资源

SQLAlchemy 教程，作者：Arjan Codes
面向 Python 开发人员的 SQLAlchemy ORM 教程

总结

我希望这篇文章对您有所帮助。

这应该让您了解作为数据分析师将要完成的任务以及帮助您完成这些任务的 Python 库。要了解更多信息，请查看列出的学习资源。

快乐的数据分析！