在Python中进行数据挖掘，常用的框架和库包括：
NumPy：
一个强大的N维数组对象和数学函数库，是许多其他数据分析库的基础。
Pandas：
一个数据处理和分析库，提供了丰富的数据结构和函数，用于处理结构化数据。
Matplotlib：
一个广泛使用的数据可视化库，用于创建高质量的二维图形。
Scikit-learn：
一个基于NumPy和SciPy的开源机器学习模块，包含分类、回归、聚类等算法。
JupyterLab：
一个基于Web的IDE，支持Python、Julia、R等多种语言，适合数据科学和交互式计算。
Spyder：
一个为Python设计的免费开源科学环境，提供语法高亮、代码补全和实时代码分析等功能。
PyCharm：
一个“免费增值”IDE，提供代码补全、调试、版本控制等高级功能，适合大型项目开发。
这些工具和库可以帮助您进行数据处理、分析和可视化，从而进行数据挖掘任务。您可以根据具体需求选择合适的工具进行使用