开源Python数据处理全家桶：Pandas/NumPy/SciPy/Polars/Dask

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开源Python数据处理全家桶

本帖精选推荐Python数据科学生态核心库，覆盖数据清洗/数值计算/统计分析/大规模数据处理全流程。

• Pandas — 41K★ | 数据分析核心库，DataFrame/Series二维表格、groupby聚合、merge连接、缺失值处理
• NumPy — 27K★ | 数值计算基础，ndarray多维数组、Broadcasting广播、线性代数、傅里叶变换
• SciPy — 12K★ | 科学计算工具箱，优化/插值/积分/统计/信号处理
• Polars — 31K★ | Rust实现高性能DataFrame，比Pandas快10-100倍，Streaming API
• Dask — 12K★ | 大规模数据并行，Pandas/Numpy/Kubernetes扩展，Out-of-Core计算
  

核心功能

• Pandas: pd.read_csv/excel/json、DataFrame.groupby/merge/pivot、plot可视化
• NumPy: np.array/arange/linspace.dot点积、einsum爱因斯坦求和、linalg线性代数
• SciPy: optimize.minimize/scipy.stats统计/distances距离计算
• Polars: pl.read_csv/read_parquet、lazy API优化、groupby/join/rolling_window
• Dask: dask.dataframe/dask.array/delayed延迟计算、dashboard监控

适用场景

• 数据清洗与预处理
• 统计分析建模
• 大数据规模处理
• 科学计算与仿真

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