在Python中进行数据分析通常使用以下库:
Pandas:用于数据处理和分析,能够处理各种数据类型和结构。
NumPy:用于数值计算,提供了多维数组对象和各种数学函数。
Matplotlib:用于绘制图表和数据可视化。
Seaborn:基于Matplotlib的数据可视化库,提供更高级的数据可视化功能。
Scikit-learn:用于机器学习算法的库,包括分类、回归、聚类等算法。
Statsmodels:用于统计建模和推断的库,包括线性模型、时间序列分析等。
通过这些库的组合,可以在Python中进行有效的数据分析工作。常见的数据分析步骤包括数据清洗、数据探索、特征工程、模型选择和评估等。