众所周知，有很多编程语言都可以应用于数据分析领域，但Python是目前应用最为广泛的一种编程语言，因为它有很多优秀的第三方库。Python数据分析有哪些重要的库呢?我们一起来看看详细介绍。

1、Numpy

Numpy是Python科学计算的基础包，它提供了很多功能：快速高效的多维数组对象ndarray、用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数、用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具、线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成等。NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法和库之间传递数据的容器。

2、Pandas

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使Python成为强大而高效的数据分析环境。其中用得最多的Pandas对象是DataFrame，它是一个面向列的二维表结构，另一个是Series，一个一维的标签化数组对象。Pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。还提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。

3、matplotlib

matplotlib是最流行的用于绘制图表和其他二维数据可视化的Python库。它最初由JohnD.Hunter(JDH)创建，目前由一个庞大的开发团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其他的Python可视化库，但matplotlib应用最为广泛。

4、SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，它与Numpy结合使用，便形成了一个相当完备和成熟的计算平台，可以处理多种传统的科学计算问题。

5、scikit-learn

2010年诞生以来，scikit-learn成为了Python通用机器学习工具包。它的子模块包括：分类、回归、聚类、降维、选型、预处理等。与pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

6、statsmodels

statsmodels是一个统计分析包，起源于斯坦福大学统计学教授，他设计了多种流行于R语言的回归分析模型。SkipperSeabold和JosefPerktold在2010年正式创建了statsmodels项目，随后汇聚了大量的使用者和贡献者。与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。

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