吐血清算！毫不能错过的24个Python库

Pandas在Python or Anaconda中已完成预安装，但以防必要，安装代码如下：

pip install pandas 

Pandas有以下特点：

• 数据集毗连和归并
• 删除和插入数据布局列
• 数据过滤
• 重塑数据集
• 行使DataFrame工具来操纵数据等

下面是一篇文章以及一份很棒的Cheatsheet，有助于使Pandas手艺达标：

• 《Python顶用于数据操纵的12种有效的Pandas技能》传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/12-pandas-techniques-python-data-manipulation/
• 《CheatSheet:在Python中行使Pandas举办数据试探》传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/

5. PyOD

传送门：https://pyod.readthedocs.io/en/latest/

难以发明非常值?这绝非个例。别担忧，PyOD库就在这里。

PyOD是一个全面的、可伸缩的Python器材包，用于检测外围工具。离群值检测根基上是辨认与大大都数据明显差异的罕有项或视察值。

以下代码可用于下载pyOD：

pip install pyod 

PyOD是怎样事变的?怎样实现PyOD?下面一则指南将答复全部关于PyOD的题目:

《进修在Python中行使PyOD库检测非常值的绝佳教程》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/02/outlier-detection-python-pyod/

6. NumPy

传送门：https://www.numpy.org/

与Pandas一样，NumPy也是一个很是受接待的Python库。NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数，同时还引入了高级数学函数来处理赏罚这些数组和矩阵。

NumPy是一个开源库，有多方孝顺者。在 Anaconda和Python中已预安装Numpy，但以防必要，下面是安装代码：

$ pip install numpy 

下面是行使NumPy可执行的一些根基成果：

建设数组：

import numpy as np 
x = np.array([1, 2, 3]) 
print(x) 
y = np.arange(10) 
print(y) 

output - [1 2 3] 
         [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 

根基运算：

a = np.array([1, 2, 3, 6]) 
b = np.linspace(0, 2, 4) 
c = a - b 
print(c) 
print(a**2) 

output - [1. 1.33333333 1.66666667 4. ] 
         [ 1 4 9 36] 

以及更多其他成果!

7. SpaCy

传送门：https://spacy.io/

今朝已经接头了怎样整理数据和处理赏罚数值数据。可是假如正在处理赏罚文本数据呢?到今朝为止，现有的库都无法办理该题目。

Spacy是一个很是有效且机动的天然说话处理赏罚( NLP )库和框架，用于整理建设模子的文本文档。与相同用途的其他库对比，SpaCy速率更快。

在Linux中安装Spacy：

pip install -U spacy 
python -m spacy download en 

其他操纵体系上安装Spacy，请点击：https://spacy.io/usage

以下是进修spaCy的课程：

《简化天然说话处理赏罚——行使SpaCy(在Python中)》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/natural-language-processing-made-easy-using-spacy-%e2%80%8bin-python/

用于数据可视化的Python库

下一步是什么呢?数据可视化!此处假设已获得验证，而且掘客了潜匿的概念和模式。

下面是三个用于数据可视化的绝佳Python库。

8. Matplotlib

传送门：https://matplotlib.org/

Matplotlib是Python中最风行的数据可视化库。应承天生和构建各类百般的图。Matplotlib是笔者的首选库，可与Seaborn一路用于举办数据可视化研究。

（编辑：湖南网）

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