python数据分析数据源

Python在数据分析中有着广泛的应用，其数据源通常分为以下几个方面：

1. 文件数据源：包括CSV、Excel、TXT、JSON、XML等常见的文本文件，以及二进制文件如pickle、HDF5、Parquet等，Pandas库提供了read_csv、read_excel、read_json等函数用于读取这些文件。

2. SQL数据库：Python可以连接各种SQL数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，通过如pymysql、psycopg2或sqlite3等库操作数据。

3. API接口：网络数据是现代数据分析的重要组成部分，Python有requests库方便获取Web API的数据，比如股票数据、天气预报或社交媒体数据。

4. Web爬虫：Scrapy、BeautifulSoup等库可以帮助从网页抓取结构化或非结构化的数据。

5. 内置数据集：NumPy和SciPy提供了一些预定义的数据集，如随机数生成、标准数学函数等；Pandas也有内置的一些示例数据，如Iris花卉数据集等。

6. 云存储服务：例如Google Cloud Storage、Amazon S3等，可以通过如boto3或google-cloud-storage这样的库访问。