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多用途編程語言Python被世界各地的開發(fā)團(tuán)隊(duì)使用，主要是因?yàn)樗暮唵涡裕`活性和可讀性。Python還為數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了大量有用的選項(xiàng)，因?yàn)樗写罅繉Ｓ糜诜治龅膸?- 從數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)建模到數(shù)據(jù)可視化。

集成開發(fā)環(huán)境 （IDE） 是一種編碼工具，它使用戶能夠在單個保護(hù)協(xié)議下輕松編寫、測試和調(diào)試代碼。對于數(shù)據(jù)分析師來說，選擇合適的Python IDE可以在整體采用以及解釋和共享分析的能力方面產(chǎn)生影響。

今天，我將介紹我最喜歡的Python IDE和用于高級數(shù)據(jù)分析的庫，并分享每個IDE和庫的一些優(yōu)點(diǎn)。

用于數(shù)據(jù)分析的 3 大 Python IDE

1. JupyterLab

JupyterLab是一個基于Web的IDE，用于筆記本，代碼和數(shù)據(jù)，具有靈活的界面和模塊化設(shè)計(jì)，使用戶能夠根據(jù)自己的需要擴(kuò)展功能。

如果你剛剛開始你的Python數(shù)據(jù)分析之旅，JupyterLab可能是一個很好的選擇，因?yàn)樗峁┝艘粋€交互式輸出，允許你編寫代碼并在同一個地方進(jìn)行測試。

筆記本提供了一種自然的方式來分享您的分析思路，并用數(shù)據(jù)講述故事。作為Jupyter Notebook的下一代產(chǎn)品，JupyterLab旨在解決Notebook的許多可用性問題，并大大擴(kuò)展其范圍。它使用Python，Julia，R或其他幾種語言中的任何一種在瀏覽器中為數(shù)據(jù)科學(xué)和交互式計(jì)算提供了一個通用框架。

2. Spyder

根據(jù)他們的網(wǎng)站，Spyder是“一個用Python編寫的免費(fèi)開源科學(xué)環(huán)境，用于Python，并由科學(xué)家，工程師和數(shù)據(jù)分析師設(shè)計(jì)。

Spyder 的功能（如語法突出顯示、代碼完成和實(shí)時(shí)代碼分析）可突出顯示代碼中的潛在問題或語法錯誤。靜態(tài)代碼分析功能可檢測樣式問題、不良做法、潛在 Bug 和其他質(zhì)量問題。這些功能使其成為數(shù)據(jù)分析中考慮的最佳 IDE 之一。

如果您從事的數(shù)據(jù)驅(qū)動型項(xiàng)目需要向非技術(shù)受眾呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，那么 Jupyter 可能是更好的選擇。如果您正在使用多個相互引用的腳本構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序，請考慮使用Spyder。

3. PyCharm

PyCharm是一個“免費(fèi)增值”IDE，可作為免費(fèi)的社區(qū)版本和付費(fèi)的專業(yè)版本提供，具有以鍵盤為中心的方法和廣泛的內(nèi)置開發(fā)人員工具。它還提供語法和錯誤突出顯示，代碼分析，自動代碼生成，自動縮進(jìn)和代碼文件夾，使其成為希望使用Python創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的開發(fā)人員的理想選擇。

我最喜歡的用于數(shù)據(jù)分析的Python庫

作為數(shù)據(jù)分析師，您的職責(zé)大多涉及數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)可視化。以下是一些針對這些職責(zé)的最常見庫：

1. NumPy

NumPy是一個開源項(xiàng)目，旨在使用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)值計(jì)算。這個功能強(qiáng)大的庫主要處理數(shù)組中的數(shù)值數(shù)據(jù)，其對象最多可以具有 n 個維度。它還提供高性能的多維同構(gòu)數(shù)據(jù)對象（NumPy 數(shù)組）。

2. SciPy

SciPy是一個免費(fèi)的開源Python庫，具有用于數(shù)據(jù)科學(xué)和工程中常見任務(wù)的一系列模塊。它是基于Python擴(kuò)展NumPy構(gòu)建的數(shù)學(xué)算法和便利函數(shù)的匯編。SciPy通過為用戶提供用于操作和可視化數(shù)據(jù)的高級命令和類，為交互式Python會話增加了強(qiáng)大的功能。

3. pandas

pandas是一個專門為數(shù)據(jù)操作和分析開發(fā)的Python軟件庫。這是用于數(shù)據(jù)操作和轉(zhuǎn)換的最廣泛使用的包。得益于 pandas 的內(nèi)置功能和對用戶自定義操作的支持，所有用戶組都可以輕松地為下游任務(wù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。

4. Matplotlib

Matplotlib?是一個全面的 Python 庫，旨在創(chuàng)建靜態(tài)、動畫和交互式可視化。這是Python最流行的繪圖（數(shù)據(jù)可視化）例程包，具有線，條形，散點(diǎn)，直方圖和許多其他類型的繪圖，可幫助用戶了解趨勢和模式并進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

Python已經(jīng)牢牢控制了分析社區(qū)，這是有充分理由的。Python帶來了開源庫的簡單性和強(qiáng)大功能，可幫助您解決任何數(shù)據(jù)問題。Python也非常適合云，并且可以與低級語言很好地集成。