Python数据分析必备的几大工具

如果要问Python如何能在这短短的十余年间，远远超越其他的编程语言，成为数据分析、数据科学、人工智能等领域从业者必知必会的「最流行工具」，其超级丰富且健全的软件生态是最主要的原因之一。

无论你有无编程经验，都可以通过较低的学习成本，在掌握Python编程基础后，进一步迅速学习掌握Python生态中的各种实用库，来解决日常科研、工作中的诸多问题。

而谈及利用Python进行数据分析必备的工具有哪些，从不同的方面讨论，可以得到不同的答案：

对于以表格数据日常处理为主的朋友来说，中小型数据可以使用pandas，单机大型数据可以使用polars、python-duckdb，分布式计算可以使用pyspark、Dask、Ray等框架；

对于以办公自动化为主的朋友来说，用xlwings、openpyxl、xlsxwriter处理excel表格，用python-docx处理word文档，用python-pptx处理ppt幻灯片，用reportlab等库处理pdf文档，用smtplib、imapclient等库自动化处理邮件，都非常的方便；

对于以数据可视化为主的朋友而言，matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts等经典的绘图库是你出图的好帮手；

对于使用Python开发平台应用的朋友，Dash、Flask、FastAPI等库赋予你高效的开发效率；

对于以数值计算研究的朋友来说，numpy、scipy、jax、numba等库是你迅速实现算法优化的绝佳选择；

对于从事机器学习建模的朋友，scikit-learn、xgboost、LightGBM、catboost等库是你快速完成工作的捷径；

对于从事深度学习模型研究的朋友，pytorch、tensorflow是你经常要打交道的朋友；

对于研究大语言模型应用的朋友，OpenAI、LangChain、LlamaIndex等库必不可少；

诸如此类，不胜枚举，无论你想要解决现实世界中的何种问题，Python极其丰富的生态不会让你失望，而在成为Python数据分析高手的过程中，势必会存在一关又一关逐渐进阶的知识需要去掌握💪