溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
小編給大家分享一下關于Python中數據清理和轉化的庫，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討方法吧！
1、Pandas
這里提Pandas可能有點多余了，只要是處理過數據的從業者，就不可能沒用過Pandas。
使用者可以運用Pandas操控處于Pandas數據框架內的數據。Pandas還內置巨量的函數，幫助使用者進行數據轉換。
無需多言，要想學好Python，Pandas必不可少。
2、 Numpy
無論是普通用戶，還是數據科學家和分析師，Numpy都和Pandas一樣，是一個不可或缺的Python庫。
Numpy將Python的對象列表拓展成了全面的多維度序列。
同時，Numpy還內置了海量的數學函數，這些函數幾乎能滿足使用者所有的運算要求。通常情況下，使用者可以將Numpy序列用作矩陣并進行矩陣運算。
大部分的數據科學家開始寫Python代碼時，第一步都是輸入以下內容
import numpy as np import pandas as pd
因此，說以上兩個庫是Python使用者中最受歡迎的無可厚非。
3、 Spacy
Spacy可能不像上兩個庫一樣名聲遠揚。
Numpy和Pandas主要用于處理數值型數據和結構型數據，而Spacy則能夠幫助使用者將自由文本轉化為結構型數據。
Spacy是最受歡迎的自然語言處理庫之一。
從購物網站上抓取了大量的產品評論后需要從中提取有用的信息才能對它們進行分析。
Spacy含有大量的內置功能，這些功能能對使用者的工作提供大量幫助。例如詞法分析器，已命名個體識別以及特定文本檢測。
Spacy還有一大亮點，即它支持多種語言版本。其官網上聲稱該庫提供超55種語言版本。
看完了這篇文章，相信你對關于Python中數據清理和轉化的庫有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
