刚开始学Python数据分析时,我也犯过一个很典型的错误:看到什么库火就装什么,Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn全部塞进环境里,结果真正拿到数据后,还是不知道应该先用哪个。
后来做的项目多了才发现,Python库并不是学得越多越好,关键是要知道它们分别解决什么问题。处理Excel和CSV,可以用Pandas、OpenPyXL;面对大体量数据,可以了解Polars、Dask;需要画图时,再从Matplotlib、Seaborn、Plotly和Pyecharts中选择;涉及分类、回归和聚类,则会用到Scikit-learn、XGBoost等建模工具。#数据分析 #python数据分析 #库#数据分析师#Python