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Python库数据分析师实际上需要的
TL;DR
- 大多数数据分析师应该首先学习pandas。 它涵盖了日常表格清理、连接、重塑、时间序列和导出工作中最广泛的部分。
- NumPy、pandas和绘图库构成核心栈，但它们执行不同的任务。 NumPy提供数组计算，pandas提供标记表，而Matplotlib或Seaborn将结果转化为可视化检查和报告。
- Polars和DuckDB解决不同规模的问题。 Polars是一个带有懒加载和流处理工作流的DataFrame引擎；DuckDB允许面向SQL的分析师查询文件和DataFrame，而不需要运行单独的数据库服务器。
- 统计和预测需要不同的库。 当推断和诊断很重要时使用statsmodels，进行科学和统计函数时使用SciPy，进行预测管道时使用scikit-learn。
- 分析在数据获取后开始。 对于授权的公共网络项目，Nstdata Crawl可以在pandas、Polars或DuckDB进行清理和分析之前收集有限页面数据。
数据分析师最佳Python库一览
数据分析师最佳的Python库是pandas、NumPy、Polars、DuckDB、Matplotlib、Seaborn、Plotly、SciPy、statsmodels和scikit-learn。合适的子集取决于数据形状、工作规模、统计目标和结果必须如何交付。
当数据集必须首先从授权的公共页面汇总时，Nstdata Crawl可以提供在这些库接管之前的有限收集阶段。
| 库 | 最佳应用 | 选择它的情况 | 主要权衡 | 典型输入 |
|---|
| pandas | 一般表格分析 | 你需要清理、连接、重塑和总结业务数据 | 大型或复杂工作负载可能会变得占用内存 | CSV、Excel、SQL、JSON、Parquet |
| NumPy | 数值数组 | 你需要向量化数学或数组基础 | 缺乏pandas风格的标签和表格人机工程 | 同质数组 |
| Polars | 高性能DataFrames | 懒加载查询、严格模式或流处理适合工作负载 | 分析师生态系统比pandas小 | CSV、JSON、Parquet、数据库 |
| DuckDB | 本地分析SQL | 分析师更喜欢SQL而不是文件和DataFrame | 连接和并发选择需要谨慎 | CSV、JSON、Parquet、DataFrames |
| Matplotlib | 精确静态图表 | 你需要详细的图形控制或出版输出 | 更多代码以实现精美的默认值 | 数组和DataFrames |
| Seaborn | 统计探索 | 你想快速生成分布、关系和类别图 | 高级自定义最终降到Matplotlib | 整理好的DataFrames |
| Plotly | 交互式可视化 | 利益相关者需要悬停、缩放或网络准备好的图表 |
| SciPy | 科学和统计例程 | 你需要优化、插值、测试、信号或稀疏工具 | 不是完整的表格分析工作流 | NumPy数组 |
| statsmodels | 统计推断 | 系数、诊断、测试和可解释模型很重要 | 不太专注于预测部署 | pandas和NumPy数据 |
| scikit-learn | 预测分析 | 你需要预处理、模型选择和评估管道 | 易用的API并不能消除验证或泄露风险 | 数值特征矩阵 |
这些库是如何评估的
这些库是在五个改变决策的维度上评估的，而不仅仅是基于流行性。
- 主要分析工作： 操作、计算、可视化、推断、预测或本地查询执行。
- 数据模型： 标记表、同质数组、懒加载DataFrame、SQL关系或特征矩阵。
- 规模路径： 内存工作、懒执行、流处理或对文件的直接查询。
- 输出要求： 可重用表、统计结果、静态图形、交互式图表或预测模型。
- 操作权衡： 学习曲线、内存使用、生态系统兼容性、交付复杂性和失败模式。
当前的搜索结果通常重复一长串列表，而没有解释两个库的重叠或新的依赖关系何时改变决策。这里的目标是一个最小可用栈：从覆盖实际工作流的最少库开始，然后在其输出改变你可以做的决策时再添加一个专门的包。
在分析数据之前收集网络数据
使用 Nstdata Crawl 将有限的公共页面转换为 pandas、Polars、DuckDB 和报告工作流程的结构化输入。
创建网络数据管道
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https://example.com/article
爬取
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1. pandas: 最佳表格数据分析工具
pandas 是大多数数据分析师的默认首选库，因为其 Series 和 DataFrame 结构与操作数据中的行、列、标签和缺失值相匹配。官方 pandas 教程 涵盖文件输入、选择、绘图、派生列、汇总统计、重塑、连接、时间序列和文本操作。
- 最佳适用场景： 清理导出、连接表格、分组分析、时间序列和报告准备。
- 选择它的时机： 当数据集可以舒适地装入内存并且团队熟悉度重要时。
- 权衡： 链式变换可能会创建副本、模糊类型或消耗比预期更多的内存；在重写之前，请测量实际的工作负载。
- 典型输入： CSV、Excel、JSON、SQL 查询结果和 Parquet。
pandas 也是库之间最实用的交接格式。DuckDB 可以查询 pandas DataFrames，可视化库直接接受它们，而 statsmodels 与标记数据集成。这种互操作性是开始使用 pandas 的更强理由，而不是它是普遍最快的任何说法。
2. NumPy：最适合数值数组和矢量化计算
NumPy 是支撑 Python 分析生态系统的数组计算基础。NumPy 基础 文档介绍了数组创建、索引、数据类型、广播、复制、视图、结构化数组和通用函数。
- 最佳适用： 数值变换、仿真、线性代数输入以及低级矢量化操作。
- 选择它的时机： 数据是同质的，标签的重要性低于数值控制。
- 权衡：
ndarray 不提供分析师期望的 pandas 表语义。
- 典型输入： 数字列表、二进制数据、来自科学库的数组或从 DataFrames 中提取的值。
分析师不需要用 NumPy 替换 pandas。他们只需要足够的 NumPy 来识别形状、dtype、广播和视图与复制行为，因为这些概念解释了堆栈中更高层次的许多性能和正确性问题。
3. Polars：最适合惰性和流式 DataFrame 工作负载
当 DataFrame 工作流受益于惰性查询优化、严格模式、并行执行或流式处理时，Polars 是一个强有力的选择。Polars 用户指南 文档记录了常见文件格式、DataFrame 操作、表达式和上下文。
- 最佳适用： 更大表格的变换、重复表达式管道以及 pandas 内存使用成为限制的工作负载。
- 选择它的时机： 团队能够采用 Polars 表达式并从惰性执行或流式处理中获益。
- 权衡： 代码不是直接替代 pandas 的解决方案，某些面向分析师的包仍然期望 pandas 对象。
- 典型输入： CSV、JSON、Parquet、云对象和数据库读取。
使用具代表性的文件和变换进行基准测试。一个速度比较的头条并不能告诉你转换的成本、不支持的边缘案例或下游兼容性。
4. DuckDB：最适合对文件和 DataFrame 进行 SQL 分析
DuckDB 是一个实用的桥梁，适合那些用 SQL 思考但处理本地文件或 Python DataFrame 的分析师。DuckDB Python API 可以读取 CSV、Parquet 和 JSON 文件，查询 pandas 和 Polars DataFrame，并将结果转换回多种 Python 格式。
- 最佳适用： 分析性 SQL、跨文件联接、快速 Parquet 探索和本地可重现的数据集。
- 选择它的时机： SQL 更清晰地表达变换，而不是链接的 DataFrame 操作。
- 权衡： 共享的全球连接并不适合每个并发应用；在隔离重要的情况下使用显式连接。
- 典型输入： CSV、JSON、Parquet、pandas DataFrames、Polars DataFrames 和 Arrow 表。
DuckDB 不会替代每个数据仓库。当分析师需要一种数据库风格的执行，而不必为本地或嵌入式工作流部署和管理服务器时，它最为有用。
5. Matplotlib：最适合受控的静态可视化
Matplotlib 是一个低级绘图库，适用于当对坐标轴、注释、布局和文件输出精确控制非常重要时学习。
- 最佳适用： 静态报告、出版图形、可重用绘图函数和详细定制。
- 选择它的时机： 结果必须在笔记本、脚本或导出文件中看起来一致。
- 权衡： 打磨过的多面板图表通常需要比高级库更多的代码。
- 典型输入： NumPy 数组、pandas Series 和 DataFrames。
在图形是可交付成果而不仅仅是快速诊断时使用 Matplotlib。对于探索性工作，Seaborn 可以提供更快的统计默认值，同时保留对 Matplotlib 对象的访问。
6. Seaborn：最适合统计数据探索
Seaborn 是一个高层次的可视化库，建立在 Matplotlib 之上，围绕数据集级别的统计图形设计。
- 最佳适用： 分布、分类比较、关系、回归视图和分面探索。
- 选择它的时机： 数据已经整理好，问题是统计性的而不仅仅是纯装饰性的。
- 权衡： 复杂的自定义布局和注释仍然需要 Matplotlib 的知识。
- 典型输入： 具有明确定义语义列的整洁 pandas DataFrames。
Seaborn 在分析师首次定义观察单位和变量角色时效果更佳。一个视觉上精致的图表无法修复重复记录、不一致的类别或在错误粒度上进行的聚合。
7. Plotly: 最适合交互式图表和网络交付
当观众需要悬停详细信息、缩放、过滤或基于浏览器的展示时，Plotly 是此列表中最合适的选择。它的 Python入门指南 记录了 notebook、独立 HTML 和分析应用程序的交互式图形。
- 最佳用于： 利益相关者探索、交互式时间序列、地理视图和网络准备图表。
- 选择它的时机： 交互改变了观众检查结果的方式。
- 权衡： 交互资产比静态图像更大，可能会使 PDF 或离线交付变得复杂。
- 典型输入： pandas 或 Polars 兼容的表格数据和 NumPy 数组。
不要仅仅因为可以进行交互而选择 Plotly。当悬停或选择没有增加决策价值时，静态图表更容易审阅、版本控制、打印和嵌入。
8. SciPy: 最适合科学和统计构建模块
SciPy 为 NumPy 添加了更高级的数学和科学例程，包括统计、优化、插值、积分、信号、稀疏结构和空间算法。
- 最佳用于： 假设检验、优化问题、插值、信号处理和科学计算。
- 选择它的时机： 任务需要经过良好测试的数值例程，而不是完整的建模工作流。
- 权衡： SciPy 函数通常需要数组和领域知识；它们不管理周围的数据质量过程。
- 典型输入： NumPy 数组和精心准备的数值样本。
在调用测试或优化器之前检查假设。该库可以正确执行数学运算，同时分析师提供的依赖观察、错误的分布假设或无效的目标函数可能导致问题。
9. statsmodels: 最适合统计推断和诊断
当问题涉及系数、不确定性、假设检验、模型诊断或可解释的时间序列结构，而不仅仅是预测准确性时，statsmodels 是更好的选择。
- 最佳用于： 回归、计量经济学、时间序列、统计检验和诊断输出。
- 选择它的时机： 审阅者需要理解估计值、假设和不确定性。
- 权衡： 生产预测管道和预处理通常在 scikit-learn 中更为方便。
- 典型输入： pandas DataFrames、公式和 NumPy 数组。
当分析师必须解释与结果相关的内容以及估计的不确定性时，使用 statsmodels。检查残差、缺失数据处理、多重共线性和模型的观察设计后再报告系数表。
10. scikit-learn: 最适合预测分析管道
scikit-learn 是一个实用工具包，适用于监督和无监督预测工作流，包括预处理、模型拟合、模型选择和评估。
- 最佳用于： 分类、回归、聚类、降维和可重用的预处理管道。
- 选择它的时机： 目标是对未见数据的概括，而不仅仅是系数解释。
- 权衡： 便捷的 API 可能使泄漏、验证不严和误导性指标易于隐藏。
- 典型输入： 数值特征矩阵、目标数组和为建模准备的 DataFrames。
在从数据中学习的转换之前保持训练/测试分离。在插补、缩放、特征选择或目标编码期间看到验证信息的模型可能看起来准确，但在生产中却失败。
附加：在 pandas 之前进行网络数据收集
当所需的数据集位于公共网站而不是数据库或导出时，网络数据收集应置于分析之前。pandas 可以解析干净的表格，但它无法发现网站、渲染 JavaScript 密集的页面、管理受限的爬虫任务，或决定页面响应是否完整。
Nstdata Crawl 是这一场景中的收集和清理层。数据团队提供授权的公共 URL 和明确的爬虫边界，然后接收可以规范为记录的页面输出。当重复收集否则需要浏览器工作者、代理路由、重试、任务跟踪和工件处理时，该服务非常有用。其当前的计费模式是按爬取的 URL 收费，提供按需支付和订阅选项；代理流量可根据选择的来源单独计费。权衡是分析师仍然负责模式设计、实体解析、验证、去重和结果数据集的统计意义。
- 有限集合： 在抓取网站之前，设置最大深度、最大页面，并包含或排除规则。
- 分析就绪的构件： 请求下一步所需的表示，然后在每个记录中保留源 URL 和检索时间戳。
- 失败可见性： 将请求接受、页面检索、解析和业务验证视为独立状态，而不是一个成功标志。
已批准的 URLs → Nstdata 抓取 → 验证的页面记录 → pandas/Polars/DuckDB → 分析 → 审核的输出
下面的 API 请求仅为示例，因为它需要您自己的 Nstdata 凭证和您被授权收集的目标：
import os
import requests
response = requests.post(
"https://api.nstdata.io/api/v1/crawl/scrape/submit-sync",
headers={
"x-api-key": os.environ["NSTDATA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"url": "https://example.com/public-report",
"formats": ["markdown"],
"onlyMainContent": True,
},
timeout=60,
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
result = payload.get("data", {})
if payload.get("err") or not result.get("success"):
raise RuntimeError(
result.get("errorMessage") or payload.get("msg") or "爬取失败"
)
Nstdata 的在线文档目前显示不同部分中不止一个单页路线。投入生产使用之前，请确认由抓取游乐场生成的端点或当前快速入门示例；上面的路线遵循为本文检查的快速入门同步示例。
不要直接将响应压平为图表。首先创建一个接受表，包含源 URL、最终 URL、检索时间、页面状态、预期标题或实体、内容哈希、验证状态和拒绝原因。然后将接受的行加载到 pandas 中：
import pandas as pd
records = pd.read_json("accepted_web_records.jsonl", lines=True)
analysis = (
records.loc[records["validation_status"].eq("accepted")]
.assign(retrieved_at=lambda frame: pd.to_datetime(frame["retrieved_at"], utc=True))
.drop_duplicates(subset=["canonical_url", "content_hash"])
.groupby("category", as_index=False)
.agg(pages=("canonical_url", "nunique"), median_value=("value", "median"))
)
如何选择最小的 Python 分析堆栈
最小堆栈应覆盖数据集、分析问题和交付格式，而不出现不必要的重叠。
- 日常业务分析： pandas + Matplotlib 或 Seaborn。
- 数值或科学工作： NumPy + SciPy + Matplotlib。
- 较大表格转换： Polars，仅在集成边界时需要 pandas。
- 基于 SQL 的本地分析： DuckDB + pandas 或 Polars 用于最终移交。
- 推理和解释： pandas + statsmodels + 诊断绘图库。
- 预测： 使用 pandas 或 Polars 进行准备，然后使用 scikit-learn 管道和明确的评估设计。
- 公共网络数据集： Nstdata 抓取以进行有限集合，然后进行验证和上述最小分析堆栈。
在隔离环境中安装包，记录解决的依赖关系以便于可重复项目。在工作流程演示每个库的必要性之前，避免从列表文章中复制长的 pip install 行。
负责任地处理收集的数据
网络可用性并不自动建立每个收集或使用的许可。收集公共或其他授权页面，遵守适用的网站条款和法律，最小化个人数据，设置保留规则，避免身份验证或访问控制绕过。
通过分析保留来源。每个接受的记录应保留源 URL 和检索时间，而拒绝的记录应保留无敏感原因。当数据影响就业、信用、健康或其他高影响决策时，应添加领域审查和法律控制，而不是将技术上有效的 DataFrame 视为充分证据。
结论
数据分析师最强大的默认堆栈是 pandas、NumPy 以及一个绘图库，仅在工作负载需要其特定数据模型或输出时才添加 Polars、DuckDB、SciPy、statsmodels 或 scikit-learn。请选择基于分析工作和失败边界，而不是“顶级库”列表的长度。
从一个代表性数据集开始，构建经过验证的转换，并在扩展环境之前测量内存、运行时间和审查需求。如果数据集必须首先从授权的公共网站组装，请使用 Nstdata Crawl 创建受限的、源链接的输入，然后再进行分析。对于跨多个代理源操作自定义收集器的团队，Nstdata Proxy Manager 是评估路由和操作可见性的相关能力。
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常见问题
pandas 是大多数数据分析师的最佳首选库，因为它涵盖了常见的表格清理、合并、重塑、聚合、时间序列和文件工作流。
Q: 数据分析师需要同时使用 pandas 和 NumPy 吗？
是的，但它们在不同层次上使用：pandas 提供带标签的表格，而 NumPy 提供数组计算以及如 dtype、shape、广播、拷贝和视图等概念。
Q: 我应该使用 pandas 还是 Polars？
在广泛的生态系统兼容性和熟悉的内存分析方面使用 pandas；当延迟执行、严格模式、并行处理或流式处理实质性改善代表性工作负载时，再评估 Polars。
当 SQL 清晰表达对 CSV、JSON、Parquet 或 DataFrames 的连接和聚合时，DuckDB 工作更佳，特别是当分析师希望实现数据库风格的执行而不操作单独的服务器时。
Q: statsmodels 和 scikit-learn 之间有什么区别？
statsmodels 强调统计推断、诊断和可解释的估计，而 scikit-learn 强调预处理、预测建模、模型选择和对未见数据的泛化。
pandas 可以读取一些表格和 HTTP 可访问的文件，但它不是网站爬虫或浏览器渲染系统。请使用授权的收集层，如 Nstdata Crawl，进行受限的公共网络检索，验证记录，然后将接受的数据加载到 pandas 中。
Marcus Chen
Aug. 13th 2026
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