Python運行庫確實可以用于數據分析。Python是一種高級編程語言，擁有豐富的庫和框架，使其成為數據分析和數據科學領域的首選工具。以下是一些常用的Python數據分析庫：
- Pandas：提供了DataFrame和Series這兩個核心數據結構，用于數據的讀取、清洗、轉換和分組等操作。
- NumPy：提供了高性能的數組對象ndarray，支持向量化操作，極大提高數據處理的效率。
- Matplotlib：用于創建圖表，支持多種圖表類型，如線圖、柱狀圖等。
- Scikit-Learn：提供了多種機器學習算法，如回歸、分類等，是機器學習的常用庫。
- Seaborn：基于Matplotlib，提供了高級的統計圖形。
- Statsmodels：提供了統計模型的實現，如線性模型、時間序列分析等。
- Dask：用于處理大于內存的數據集，支持并行計算。
- PySpark：用于大數據處理，提供了DataFrame和SQL支持。
Python的這些庫使得數據分析變得簡單高效，無論是處理小規模數據集還是大規模數據任務，Python都能提供強大的支持。
