作者：麥克煎蛋 出處：https://www.cnblogs.com/mazhiyong/ 轉載請保留這段宣告，謝謝！
一、Pandas
1、簡介
Pandas 是 Python 語言的一個擴充套件程式庫，用於資料分析。
Pandas 名字衍生自術語 "panel data"（皮膚資料）和 "Python data analysis"（Python 資料分析）。
Pandas 一個強大的分析結構化資料的工具集，基礎是 Numpy（提供高效能的矩陣運算）。
Pandas 可以從各種檔案格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 匯入資料。
Pandas 可以對各種資料進行運算操作，比如歸併、再成形、選擇，還有資料清洗和資料加工特徵。
Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個資料分析領域。
2、資料結構
Pandas 的主要資料結構是 Series （一維資料）與 DataFrame（二維資料）。
Series 是一種類似於一維陣列的物件，它由一組資料（各種 Numpy 資料型別）以及一組與之相關的資料標籤（即索引）組成。
DataFrame 是一個表格型的資料結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值、字串、布林型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 組成的字典（共同用一個索引）。
二、Numpy
1、簡介
NumPy 是一個執行速度非常快的數學庫，主要用於陣列計算，包含：
- 一個強大的N維陣列物件 ndarray
- 廣播功能函式
- 整合 C/C++/Fortran 程式碼的工具
- 線性代數、傅立葉變換、隨機數生成等功能
2、應用
NumPy 通常與 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（繪相簿）一起使用， 這種組合廣泛用於替代 MatLab，是一個強大的科學計算環境，有助於我們透過 Python 學習資料科學或者機器學習。
三、Scipy
SciPy 是一個開源的 Python 演算法庫和數學工具包。
SciPy 包含的模組有最最佳化、線性代數、積分、插值、特殊函式、快速傅立葉變換、訊號處理和影像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。
Scipy 是一個用於數學、科學、工程領域的常用軟體包，可以處理最最佳化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函式、快速傅立葉變換、訊號處理、影像處理、常微分方程求解器等。 。
NumPy 和 SciPy 的協同工作可以高效解決很多問題，在天文學、生物學、氣象學和氣候科學，以及材料科學等多個學科得到了廣泛應用。
四、Matplotlib
Matplotlib 可能是 Python 2D-繪圖領域使用最廣泛的套件。它能讓使用者很輕鬆地將資料圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。