数据分析中必须会用到的Python函数

Python作为一种通用的编程语言，被广泛应用于数据科学和数据分析领域。在这个领域中，Python有着大量的函数，可以帮助分析师更加高效地进行处理、分析和可视化数据。

以下是在数据分析中必须会使用的Python函数：

1. NumPy: 是用Python编写的开源数学库，它们为Python提供了高效的数值计算工具。NumPy中包含了大量的数组处理函数，包括基本的数学运算、统计计算和线性代数等。在数据分析过程中，NumPy的数组处理函数特别有用。

2. pandas: 是Python中的一个通用数据分析库，专门用于处理、清洗、分析和可视化不同的数据。pandas能够处理多种类型和来源的数据，并提供了广泛的数据处理和分析工具，包括数据过滤和排序、透视表、合并、分组和重塑等。pandas也提供了工具，用于导入多种格式的数据，如CSV、SQL数据库、Excel和HDF5数据。

3. Matplotlib: 是Python中最常用的绘图库之一，用于可视化数据。Matplotlib提供了可以绘制多种图形的函数，包括折线图、柱状图、散点图和饼图等。Matplotlib可以很容易地创建高质量的数据可视化图形和统计图形。

4. Seaborn: 是针对统计学数据可视化的Python库。Seaborn提供了API用于绘制多种吸人眼球的图形，如散点图、线性回归图和热图等。Seaborn贡献了新的固定算法、预设主题和细微的图形设置调整，使得用Seaborn更容易画出漂亮、生动、有吸引力的图形。

5. SciPy: 是用于数学、科学和工程应用程序的Python库。SciPy提供了多种功能强大的数学函数，包括线性代数、数值积分和优化、信号处理、时间序列分析、统计分析、图像处理、常微分方程和偏微分方程等。

6. Scikit-learn: 是Python中 的机器学习库之一。Scikit-learn提供了多种流行的机器学习算法，如回归、分类、聚类和降维等，以及广泛的功能，如数据预处理、交叉验证、模型选择和模型评估等。Scikit-learn为机器学习实践提供了极大的便利。

7. Statsmodels: 这是Python中的一个统计分析库，适用于多元统计模型估计和推断。Statsmodels提供了多种统计测试、线性模型、时间序列分析和非参数测试等工具。Statsmodels提供了常见的统计学函数，是需要进行统计分析的人员所必需掌握的工具。

8. TensorFlow: 是Python中 的深度学习库之一。TensorFlow提供了多种功能，包括神经网络架构、自然语言处理、计算机视觉和增强学习。TensorFlow是Google Brain项目的开源实现，已在许多应用程序中成功应用了深度学习技术。

总结：

上述函数是数据分析中必须会用到的Python函数，它们分别适用于不同的数据分析场景和数据分析问题。从numPy的基本数学计算和统计分析到崭新的深度学习，Python提供了广泛的数据处理、分析和可视化工具，可以帮助分析师处理大量数据和进行各种分析。使用这些函数可以大大提高数据分析的效率和准确性，帮助数据分析人员通过数据解决问题。