Python数据分析好用的工具有哪些?今天为大家推荐七个数据分析师必备的
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。
好了，今天的分享就到这，如果你对Python感兴趣，欢迎加入我们【python学习交流裙】，免费领取学习资料和源码。
