扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
小编给大家分享一下关于Python中数据清理和转化的库，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！
站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到邹平网站设计与邹平网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站建设、成都网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名申请、网络空间、企业邮箱。业务覆盖邹平地区。
1、Pandas
这里提Pandas可能有点多余了，只要是处理过数据的从业者，就不可能没用过Pandas。
使用者可以运用Pandas操控处于Pandas数据框架内的数据。Pandas还内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换。
无需多言，要想学好Python，Pandas必不可少。
2、 Numpy
无论是普通用户，还是数据科学家和分析师，Numpy都和Pandas一样，是一个不可或缺的Python库。
Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列。
同时，Numpy还内置了海量的数学函数，这些函数几乎能满足使用者所有的运算要求。通常情况下，使用者可以将Numpy序列用作矩阵并进行矩阵运算。
大部分的数据科学家开始写Python代码时，第一步都是输入以下内容
import numpy as np import pandas as pd
因此，说以上两个库是Python使用者中最受欢迎的无可厚非。
3、 Spacy
Spacy可能不像上两个库一样名声远扬。
Numpy和Pandas主要用于处理数值型数据和结构型数据，而Spacy则能够帮助使用者将自由文本转化为结构型数据。
Spacy是最受欢迎的自然语言处理库之一。
从购物网站上抓取了大量的产品评论后需要从中提取有用的信息才能对它们进行分析。
Spacy含有大量的内置功能，这些功能能对使用者的工作提供大量帮助。例如词法分析器，已命名个体识别以及特定文本检测。
Spacy还有一大亮点，即它支持多种语言版本。其官网上声称该库提供超55种语言版本。
看完了这篇文章，相信你对关于Python中数据清理和转化的库有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
微信二维码
移动版官网