關(guān)于Python中數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)化的庫

小編給大家分享一下關(guān)于Python中數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)的從業(yè)者，就不可能沒用過Pandas。

使用者可以運用Pandas操控處于Pandas數(shù)據(jù)框架內(nèi)的數(shù)據(jù)。Pandas還內(nèi)置巨量的函數(shù)，幫助使用者進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

無需多言，要想學(xué)好Python，Pandas必不可少。

2、 Numpy

無論是普通用戶，還是數(shù)據(jù)科學(xué)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(nèi)置了海量的數(shù)學(xué)函數(shù)，這些函數(shù)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(shù)據(jù)科學(xué)家開始寫Python代碼時，第一步都是輸入以下內(nèi)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(shù)值型數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，而Spacy則能夠幫助使用者將自由文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)。

Spacy是最受歡迎的自然語言處理庫之一。

從購物網(wǎng)站上抓取了大量的產(chǎn)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(nèi)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(wǎng)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(guān)于Python中數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)化的庫有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！