數據分析師常用的Python庫函數

數據分析師在Python中常用的庫包括：

1. NumPy：用于進行數值計算和數組操作。主要函數有：

   • numpy.array()：創建NumPy數組
   • numpy.arange()：創建等差數列數組
   • numpy.linspace()：創建等距數列數組
   • numpy.zeros()：創建全零數組
   • numpy.ones()：創建全一數組
   • numpy.eye()：創建單位矩陣
   • numpy.dot()：矩陣乘法
   • numpy.transpose()：矩陣轉置
   • numpy.linalg.inv()：矩陣求逆
   • numpy.linalg.det()：計算矩陣行列式
   • numpy.linalg.eig()：計算矩陣特征值和特征向量

2. pandas：用于數據處理和分析。主要函數有：

   • pandas.DataFrame()：創建數據框
   • pandas.Series()：創建序列
   • DataFrame.head()：查看數據框前n行
   • DataFrame.tail()：查看數據框后n行
   • DataFrame.describe()：查看數據框統計信息
   • DataFrame.groupby()：對數據框進行分組
   • DataFrame.merge()：合并數據框
   • DataFrame.join()：連接數據框
   • DataFrame.pivot_table()：創建數據透視表
   • DataFrame.drop()：刪除數據框行或列
   • DataFrame.drop_duplicates()：刪除重復行
   • DataFrame.fillna()：填充缺失值
   • DataFrame.replace()：替換數據框中的值

3. matplotlib：用于數據可視化。主要函數有：

   • matplotlib.pyplot.plot()：繪制折線圖
   • matplotlib.pyplot.scatter()：繪制散點圖
   • matplotlib.pyplot.hist()：繪制直方圖
   • matplotlib.pyplot.boxplot()：繪制箱線圖
   • matplotlib.pyplot.pie()：繪制餅圖
   • matplotlib.pyplot.bar()：繪制條形圖
   • matplotlib.pyplot.figure()：創建畫布
   • matplotlib.pyplot.subplot()：創建子圖
   • matplotlib.pyplot.savefig()：保存圖像
   • matplotlib.pyplot.show()：顯示圖像

4. scikit-learn：用于機器學習和數據挖掘。主要函數有：

   • sklearn.linear_model.LinearRegression()：線性回歸
   • sklearn.linear_model.LogisticRegression()：邏輯回歸
   • sklearn.svm.SVC()：支持向量機
   • sklearn.ensemble.RandomForestClassifier()：隨機森林分類器
   • sklearn.cluster.KMeans()：K-means聚類
   • sklearn.decomposition.PCA()：主成分分析
   • sklearn.metrics.accuracy_score()：計算準確率
   • sklearn.metrics.confusion_matrix()：計算混淆矩陣
   • sklearn.model_selection.train_test_split()：劃分訓練集和測試集
   • sklearn.preprocessing.StandardScaler()：標準化數據
   • sklearn.pipeline.Pipeline()：創建流水線

這些庫和函數是數據分析師在Python中常用的工具，可以幫助他們完成數據清洗、分析、可視化和建模等任務。