使用Python进行数据分析——常见实用的第三方库

1.数据收集

• scrapy：网页采集、爬虫。
• scrapy-redis：分布式爬虫。
• selenium：web测试、仿真浏览器。

2.数据处理

• beautifulsoup：网页解释库，提供lxml的支持。
• lxml：xml解释库。
• xlrd：excel文件读取。
• xlwt：excel文件写入。
• slutls：excel文件简单格式修改。
• pywin32：excel文件的读取写入及复杂格式定制。
• Python-docx：Word文件的读取写入。

3.数据分析

• numpy：基于矩阵的数学计算库。
• pandas：基于表格的统计分析库。
• scipy：科学计算库，支持高阶抽象和复杂模型。
• statsmodels：统计建模和计量经济学工具包。
• scikit-learn：机器学习工具库。
• gensim：自然语言处理工具库。
• jeba：中文分词工具库。

4.数据存储

• MySQL-python：mysql的读写接口库。
• mysqlclient：mysql的读写接口库。
• SQLAlchemy：数据库的ORM封装。
• pymysql：sqlserver读写接口库。
• redis：redis的读写接口。
• PyMongo：MongoDB的读写接口。

5.数据呈现

• matplotlib：流行的数据可视化库。
• seaborn：美观的数据可视化库，基于matplotlib。

6.工具辅助

• jupyter：基于web的pythonIDE，常用于数据分析。
• chardet：字符检查工具。
• ConfigParser：配置文件读写支持。
• requests：HTTP库，用于网络访问。

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原文：https://www.cnblogs.com/bellin124/p/14172495.html