在 Python 中处理数据集时，最常用的工具是 Pandas、NumPy 以及可视化库（如 Matplotlib 和 Seaborn）。Pandas 提供了 DataFrame 和 Series 等数据结构来处理表格数据，并提供了用于清理、过滤和聚合数据的函数。例如，您可以使用 pd.read_csv() 加载 CSV 文件，使用 fillna() 处理缺失值，或者使用 merge() 合并数据集。NumPy 通过启用对数组进行高效数值运算来补充 Pandas，这对于线性代数或机器学习数据预处理等任务至关重要。这些库共同构成了数据分析工作流程的支柱，尤其适用于中小型数据集。
对于专门的任务，Scikit-learn 和 Dask 是有价值的补充。Scikit-learn 包括用于预处理数据集（例如，使用 StandardScaler 缩放特征）、将数据拆分为训练集和测试集以及实施机器学习管道的工具。Dask 通过跨集群并行化操作或利用惰性评估来扩展 Python 的功能，以处理大于内存的数据集。例如，dask.dataframe 模仿 Pandas 语法，但以块的形式处理数据。Matplotlib 和 Seaborn 等可视化库通过绘图帮助探索数据——Seaborn 的 heatmap() 或 pairplot() 可以快速揭示模式。对于数据清理，Pyjanitor（一个 Pandas 扩展）简化了诸如重命名列或使用方法链语法删除空行之类的任务，从而提高了代码的可读性。
当处理非常大的数据集或与数据库集成时，Vaex 和 SQLAlchemy 非常有用。Vaex 执行惰性评估和内存映射数据访问，从而无需将十亿行数据集完全加载到内存中即可进行分析。SQLAlchemy 方便直接在 Python 中查询数据库，允许您使用 pd.read_sql() 将数据集拉入 Pandas 中。对于机器学习，TensorFlow 和 PyTorch 包括实用程序（例如，tf.data.Dataset）以在模型训练期间有效地加载和预处理数据。选择正确的工具取决于数据集大小、任务复杂性和集成需求——Pandas 用于一般分析，Dask/Vaex 用于可扩展性，特定领域的库用于高级工作流程。