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多用途编程语言Python被世界各地的开发团队使用，主要是因为它的简单性，灵活性和可读性。Python还为数据分析师和数据科学家提供了大量有用的选项，因为它有大量专用于分析的库 - 从数据挖掘，数据处理和数据建模到数据可视化。

集成开发环境 （IDE） 是一种编码工具，它使用户能够在单个保护协议下轻松编写、测试和调试代码。对于数据分析师来说，选择合适的Python IDE可以在整体采用以及解释和共享分析的能力方面产生影响。

今天，我将介绍我最喜欢的Python IDE和用于高级数据分析的库，并分享每个IDE和库的一些优点。

用于数据分析的 3 大 Python IDE

1. JupyterLab

JupyterLab是一个基于Web的IDE，用于笔记本，代码和数据，具有灵活的界面和模块化设计，使用户能够根据自己的需要扩展功能。

如果你刚刚开始你的Python数据分析之旅，JupyterLab可能是一个很好的选择，因为它提供了一个交互式输出，允许你编写代码并在同一个地方进行测试。

笔记本提供了一种自然的方式来分享您的分析思路，并用数据讲述故事。作为Jupyter Notebook的下一代产品，JupyterLab旨在解决Notebook的许多可用性问题，并大大扩展其范围。它使用Python，Julia，R或其他几种语言中的任何一种在浏览器中为数据科学和交互式计算提供了一个通用框架。

2. Spyder

根据他们的网站，Spyder是“一个用Python编写的免费开源科学环境，用于Python，并由科学家，工程师和数据分析师设计。

Spyder 的功能（如语法突出显示、代码完成和实时代码分析）可突出显示代码中的潜在问题或语法错误。静态代码分析功能可检测样式问题、不良做法、潜在 Bug 和其他质量问题。这些功能使其成为数据分析中考虑的最佳 IDE 之一。

如果您从事的数据驱动型项目需要向非技术受众呈现数据，那么 Jupyter 可能是更好的选择。如果您正在使用多个相互引用的脚本构建数据科学应用程序，请考虑使用Spyder。

3. PyCharm

PyCharm是一个“免费增值”IDE，可作为免费的社区版本和付费的专业版本提供，具有以键盘为中心的方法和广泛的内置开发人员工具。它还提供语法和错误突出显示，代码分析，自动代码生成，自动缩进和代码文件夹，使其成为希望使用Python创建数据分析应用程序的开发人员的理想选择。

我最喜欢的用于数据分析的Python库

作为数据分析师，您的职责大多涉及数据处理、数据清理、数据建模和数据可视化。以下是一些针对这些职责的最常见库：

1. NumPy

NumPy是一个开源项目，旨在使用Python实现数值计算。这个功能强大的库主要处理数组中的数值数据，其对象最多可以具有 n 个维度。它还提供高性能的多维同构数据对象（NumPy 数组）。

2. SciPy

SciPy是一个免费的开源Python库，具有用于数据科学和工程中常见任务的一系列模块。它是基于Python扩展NumPy构建的数学算法和便利函数的汇编。SciPy通过为用户提供用于操作和可视化数据的高级命令和类，为交互式Python会话增加了强大的功能。

3. pandas

pandas是一个专门为数据操作和分析开发的Python软件库。这是用于数据操作和转换的最广泛使用的包。得益于 pandas 的内置功能和对用户自定义操作的支持，所有用户组都可以轻松地为下游任务准备数据。

4. Matplotlib

Matplotlib 是一个全面的 Python 库，旨在创建静态、动画和交互式可视化。这是Python最流行的绘图（数据可视化）例程包，具有线，条形，散点，直方图和许多其他类型的绘图，可帮助用户了解趋势和模式并进行关联。

Python已经牢牢控制了分析社区，这是有充分理由的。Python带来了开源库的简单性和强大功能，可帮助您解决任何数据问题。Python也非常适合云，并且可以与低级语言很好地集成。