在Python中，进行大数据分析时，常用的库包括：
NumPy：
用于科学计算的基础库，支持多维数组和矩阵运算，提供大量的数学函数。
Pandas：
用于数据操作和分析的强大工具，提供了Series和DataFrame等数据结构，支持数据清洗、数据操作、数据可视化等功能。
SciPy：
基于NumPy构建的科学计算库，提供了更多的功能模块，如线性代数、优化、信号处理、统计、积分、插值等。
Dask：
用于并行计算的库，可以处理比内存更大的数据集，支持延迟计算。
PySpark：
用于大规模数据集的分布式计算和分析，基于Apache Spark。
Matplotlib：
用于数据可视化的库，可以生成各种类型的图表。
Seaborn：
基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图表。
Scikit-learn：
提供大量的机器学习算法和工具，用于数据分析。
TensorFlow：
用于机器学习和深度学习的开源框架。
Keras：
高层次的神经网络API，运行在TensorFlow之上，易于使用。
Hadoop：
用于大规模数据处理的分布式存储和处理框架。
Spark：
用于大规模数据处理的分布式计算框架。
Vaex 、 Datatable、 CuDF：
这些库也提供了高效处理大数据集的能力。
选择哪个库取决于具体的数据分析任务、数据规模以及是否需要机器学习等功能。Pandas因其易用性和强大的数据处理能力，通常是进行数据清洗和分析的首选库