资源 | 2017年最流行的15个数据科学Python库

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Data Frames：二维

例如，当你要从这两种类型的结构中接收到一个新的「Dataframe」类型的数据时，你将通过传递一个「Series」来将一行添加到「Dataframe」中来接收这样的 Dataframe：

这里只是一小撮你可以用 Pandas 做的事情：

• 轻松删除并添加「Dataframe」中的列

• 将数据结构转换为「Dataframe」对象

• 处理丢失数据，表示为 NaN（Not a Number）

• 功能强大的分组

可视化

4）Matplotlib

地址：https://matplotlib.org

Matplotlib 是另一个 SciPy Stack 核心软件包和另一个 Python 库，专为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制。它是一个顶尖的软件，使得 Python（在 NumPy、SciPy 和 Pandas 的帮助下）成为 MatLab 或 Mathematica 等科学工具的显著竞争对手。然而，这个库比较底层，这意味着你需要编写更多的代码才能达到高级的可视化效果，通常会比使用更高级工具付出更多努力，但总的来说值得一试。花一点力气，你就可以做到任何可视化：

• 线图

• 散点图

• 条形图和直方图

• 饼状图

• 茎图

• 轮廓图

• 场图

• 频谱图

还有使用 Matplotlib 创建标签、网格、图例和许多其他格式化实体的功能。基本上，一切都是可定制的。

该库支持不同的平台，并可使用不同的 GUI 工具套件来描述所得到的可视化。许多不同的 IDE（如 IPython）都支持 Matplotlib 的功能。

还有一些额外的库可以使可视化变得更加容易。

5）Seaborn

地址：https://seaborn.pydata.org

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