盘点实用的数据科学Python库

取数据是解决数据科学问题的关键一步。你需要提出一个问题并最终解决它。这取决于你是如何以及从何处获取数据的。获取数据最好的方法就是从Kaggle上下载或从网络上抓取。

当然，你也可以采用适当的方法和工具从网络上抓取数据。

网络数据抓取最重要、最常用的库包括：

• Beautiful Soup
• Requests
• Pandas

Beautiful Soup是一个可从HTML和XML文件中提取数据的Python库。推荐读者阅读Beautiful Soup库官方文档。

如果已经安装Python，只需输入以下命令，即可安装Beautiful Soup。文中所涉及的库全部给出了安装方法。但是我更推荐读者使用Google Colab，便于练习代码。在Google Colab中，无需手动安装，只需要输入“importlibrary_name”，Colab就会自动安装。

Python的Requests库采用更加简单易用的方式发送HTTP请求。Requests库中有很多种方法，其中最常用的是request.get()。在URL转发成功或失败的情况下，request.get()都能够返回URL转发状态。推荐读者阅读Requests库官方文档了解更多信息

Pandas是一种方便易用的高性能数据结构，同时也是Python编程语言分析工具。Pandas提供了一种能够清晰、简洁地存储数据的数据框架。Pandas库官方文档如下：

（编辑：烟台站长网）

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