Python中常用的數據處理模塊有以下幾個：
NumPy：用于高性能數值計算和數組操作的模塊。主要用于創建、操作和處理大型多維數組和矩陣。
Pandas：提供高性能、易用的數據結構和數據分析工具的模塊。主要用于數據清洗、處理、分析和建模。
Matplotlib：用于繪制圖表和可視化數據的模塊。可以創建線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等各種類型的圖表。
Seaborn：基于Matplotlib開發的統計數據可視化工具。提供了更高級的圖表和繪圖樣式，使得數據可視化更加美觀和直觀。
SciPy：用于科學計算和技術計算的模塊。包含了許多數值計算和優化算法，以及信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等功能。
Scikit-learn：用于機器學習和數據挖掘的模塊。提供了各種常用的機器學習算法和工具，包括分類、回歸、聚類、降維等。
Statsmodels：用于統計建模和統計分析的模塊。提供了各種統計模型和統計測試的實現，包括線性回歸、時間序列分析、方差分析等。
TensorFlow：用于機器學習和深度學習的開源庫。提供了各種機器學習算法和深度學習模型的實現，以及模型訓練和部署的工具。
除了以上模塊，還有很多其他的數據處理模塊，如Dask、Bokeh、XGBoost等，可以根據具體需求選擇合適的模塊使用。
