数据分析相关库【转载】

1. 数据处理：一切分析的起点处理数据就像打地基，分析再炫酷，地基不稳也白搭。Python 在数据处理上提供了强大的工具链，以下是几款“明星选手”：
	NumPy：这是 Python 数值计算的老大哥，也是所有计算库的“地基”。它能处理多维数组和矩阵，数学运算能力特别强，必须学会！
	Pandas：数据分析领域的“瑞士军刀”，尤其是处理表格数据（DataFrame）时简直不要太强大。读表、改表、删表，一把抓。
	Polars：后起之秀，用 Rust 写的，速度比 Pandas 快，特别适合大数据场景。
	Modin：专治“Pandas 慢”的问题，换一行代码直接提速！
	Vaex：专注大数据，支持懒加载，不会把内存炸掉。
	CuPy：NumPy 的 GPU 加速版，适合做深度计算，飞一样的速度。
2. 数据可视化：用图说话数据再多，不可视化一下，老板看了都没感觉。Python 的数据可视化库多得让人眼花缭乱，但这几款是绝对的“C 位”：
	Matplotlib：开山鼻祖，功能全面，静态图、动态图都可以，但上手略复杂。
	Seaborn：基于 Matplotlib，但更专注于统计图，轻松画出漂亮的图。
	Plotly：支持交互式图表，超适合做仪表盘，能让你的报告高大上。
	Altair：主打声明式语法，简单高效，适合快速探索性分析。
	Bokeh：也做交互图表，特别适合做 Web 仪表盘。
	Folium：如果你需要做地图数据可视化，选它准没错！
3. 统计分析：从数据中看出门道统计是数据分析的“灵魂”，毕竟我们都得从数据里看出点门道来。这些库让统计分析变得轻而易举：
	SciPy：科学计算的“万能工具箱”，优化、积分、插值，全包了。
	Statsmodels：想要做回归分析？它是最专业的选择，还能跑各种统计测试。
	Pingouin：一个轻量级的统计分析库，简单直接，上手快。
	PyMC3：专注贝叶斯统计建模，用起来超级灵活。
	Lifelines：专注生存分析，适合寿命数据研究，比如客户流失分析。
4. 机器学习：分析的终极形态数据分析的高级阶段少不了机器学习，而 Python 的生态系统让这变得异常简单：
	Scikit-learn：经典机器学习库，涵盖了从回归到聚类的所有常用算法。
	TensorFlow & Keras：谷歌出品，适合深度学习任务，Keras 尤其友好，代码量少，模型搭建快。
	PyTorch：Facebook 出品，以灵活和动态计算图著称，研究和开发两相宜。
	XGBoost：梯度提升树的天花板，非常适合做比赛或者模型调优。
	JAX：结合高性能和自动微分，特别适合研究领域。
5. 自然语言处理（NLP）：和人类语言打交道如果你的数据是文本，那就进入了 NLP 的领域。这些库能让机器理解你的文字：
	NLTK：老牌 NLP 库，功能全面，但稍显复杂。spaCy：简洁高效，专注生产环境，速度快得飞起。
	TextBlob：适合新手的 NLP 工具，API 设计非常友好。
	Gensim：主题建模和相似度分析的利器。
	BERT：NLP 的黑科技，Google 出品，用于各种高级任务。
6. 网络爬取：获取数据的第一步分析没有数据？那就爬！Python 的爬虫库能帮你快速搞定数据抓取：
	Beautiful Soup：轻量级 HTML 解析工具，抓网页数据不在话下。
	Scrapy：爬虫框架界的老大哥，高效又专业。
	Selenium：自动化浏览器操作，可以处理动态加载的页面。
	MechanicalSoup：轻量版爬虫工具，适合简单任务。
7. 时间序列分析：让时间说话时间序列分析让我们从历史中寻找规律。这些库是你的得力助手：
	Prophet：Facebook 出品，预测工具简单好用。
	Sktime：时间序列机器学习的统一框架。
	Darts：功能全面，适合从数据清理到预测的全流程。
	Tsfresh：从时间序列数据中提取特征，极大简化建模过程。
8. 数据库操作：和海量数据打交道当你的数据越来越大时，就需要这些库来帮忙处理了：
	Dask：并行计算神器，轻松处理超大规模数据。
	PySpark：连接 Apache Spark，大数据处理的绝佳搭档。
	Ray：构建分布式应用的好帮手，扩展性超强。
	Hadoop：分布式存储和处理的开源框架，大厂标配。