Python数据分析好用的工具有哪些?今天小编为大家推荐七个数据分析师必备的Python工具。

Pandas:是一个开源的,BSD许可的库,为Python编程语言提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。Python长期以来一直非常适合做数据整理和准备,但对于数据分析和建模则不那么重要,Pandas有助于填补这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程,无需切换到更像域特定的语言。

PuLP:是一个用Python编写的线性编程建模器,可以生成文件LP文件并使用高度优化的解算器,GLPK,COIN CLP /

CBC,CPLEX和GUROBI来解决这些线性问题。

Matplotlib:是一个Python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。

cikit-Learn:是一个简单有效的数据挖掘和数据分析工具,它的优点在于它可供所有人使用,并可以在各种环境中重复使用,建立在NumPy,SciPy和mathplotlib之上。

Spark:Spark由一个驱动程序组成,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作,提供的主要抽象是弹性分布式数据集,它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作。

IPython:是一种用于多种编程语言的交互式计算的命令shell,最初是为Python编程语言开发的,提供增强的内省,富媒体,附加shell语法,选项卡完成和丰富的历史记录。

GraphLab Create:是一个由C++引擎支持的Python库,用于快速构建建大规模,高性能的数据产品。

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