数据分析师常用的Python库函数

数据分析师在Python中常用的库包括：

1. NumPy：用于进行数值计算和数组操作。主要函数有：

   • numpy.array()：创建NumPy数组
   • numpy.arange()：创建等差数列数组
   • numpy.linspace()：创建等距数列数组
   • numpy.zeros()：创建全零数组
   • numpy.ones()：创建全一数组
   • numpy.eye()：创建单位矩阵
   • numpy.dot()：矩阵乘法
   • numpy.transpose()：矩阵转置
   • numpy.linalg.inv()：矩阵求逆
   • numpy.linalg.det()：计算矩阵行列式
   • numpy.linalg.eig()：计算矩阵特征值和特征向量

2. pandas：用于数据处理和分析。主要函数有：

   • pandas.DataFrame()：创建数据框
   • pandas.Series()：创建序列
   • DataFrame.head()：查看数据框前n行
   • DataFrame.tail()：查看数据框后n行
   • DataFrame.describe()：查看数据框统计信息
   • DataFrame.groupby()：对数据框进行分组
   • DataFrame.merge()：合并数据框
   • DataFrame.join()：连接数据框
   • DataFrame.pivot_table()：创建数据透视表
   • DataFrame.drop()：删除数据框行或列
   • DataFrame.drop_duplicates()：删除重复行
   • DataFrame.fillna()：填充缺失值
   • DataFrame.replace()：替换数据框中的值

3. matplotlib：用于数据可视化。主要函数有：

   • matplotlib.pyplot.plot()：绘制折线图
   • matplotlib.pyplot.scatter()：绘制散点图
   • matplotlib.pyplot.hist()：绘制直方图
   • matplotlib.pyplot.boxplot()：绘制箱线图
   • matplotlib.pyplot.pie()：绘制饼图
   • matplotlib.pyplot.bar()：绘制条形图
   • matplotlib.pyplot.figure()：创建画布
   • matplotlib.pyplot.subplot()：创建子图
   • matplotlib.pyplot.savefig()：保存图像
   • matplotlib.pyplot.show()：显示图像

4. scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘。主要函数有：

   • sklearn.linear_model.LinearRegression()：线性回归
   • sklearn.linear_model.LogisticRegression()：逻辑回归
   • sklearn.svm.SVC()：支持向量机
   • sklearn.ensemble.RandomForestClassifier()：随机森林分类器
   • sklearn.cluster.KMeans()：K-means聚类
   • sklearn.decomposition.PCA()：主成分分析
   • sklearn.metrics.accuracy_score()：计算准确率
   • sklearn.metrics.confusion_matrix()：计算混淆矩阵
   • sklearn.model_selection.train_test_split()：划分训练集和测试集
   • sklearn.preprocessing.StandardScaler()：标准化数据
   • sklearn.pipeline.Pipeline()：创建流水线

这些库和函数是数据分析师在Python中常用的工具，可以帮助他们完成数据清洗、分析、可视化和建模等任务。