眾所周知，有很多編程語言都可以應用于數據分析領域，但Python是目前應用最為廣泛的一種編程語言，因為它有很多優秀的第三方庫。Python數據分析有哪些重要的庫呢?我們一起來看看詳細介紹。

1、Numpy

Numpy是Python科學計算的基礎包，它提供了很多功能：快速高效的多維數組對象ndarray、用于對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數、用于讀寫硬盤上基于數組的數據集的工具、線性代數運算、傅里葉變換以及隨機數生成等。NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在算法和庫之間傳遞數據的容器。

2、Pandas

Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數。自從2010年出現以來，它助使Python成為強大而高效的數據分析環境。其中用得最多的Pandas對象是DataFrame，它是一個面向列的二維表結構，另一個是Series，一個一維的標簽化數組對象。Pandas兼具Numpy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型數據庫靈活的數據處理功能。還提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。

3、matplotlib

matplotlib是最流行的用于繪制圖表和其他二維數據可視化的Python庫。它最初由JohnD.Hunter(JDH)創建，目前由一個龐大的開發團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其他的Python可視化庫，但matplotlib應用最為廣泛。

4、SciPy

SciPy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，它與Numpy結合使用，便形成了一個相當完備和成熟的計算平臺，可以處理多種傳統的科學計算問題。

5、scikit-learn

2010年誕生以來，scikit-learn成為了Python通用機器學習工具包。它的子模塊包括：分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理等。與pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn對于Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。

6、statsmodels

statsmodels是一個統計分析包，起源于斯坦福大學統計學教授，他設計了多種流行于R語言的回歸分析模型。SkipperSeabold和JosefPerktold在2010年正式創建了statsmodels項目，隨后匯聚了大量的使用者和貢獻者。與scikit-learn比較，statsmodels包含經典統計學和經濟計量學的算法。