数据处理服务有多种编码方式，包括CSV、XML、HTML、SQL和JSON。每种情况都需要一种独特的处理格式。有许多编程语言。Python经常被推荐为机器学习应用的可行选择，因为它实现了主要的库和尖端技术。机器学习建立在数据处理的基础上，模型的成功高度依赖于读取数据并将其转化为手头任务所需格式的能力。让我们从它们提供的数据类型的角度来研究各种Python库。
下面，我们介绍了用于处理不同类型数据的Python库。
表格式数据
大多数的大数据都是以表格的形式出现的，行指的是记录，列对应的是特征。Python中的Pandas可以非常完美地处理这种类型的数据。表格式数据的出现已经发展成为一个全功能的库，可以处理系列数据和表格式数据。
文本数据
首先，值得注意的是Python广泛的内置文本处理能力。然而，许多自然语言处理技术，如标记化和词法化，都可以用NLTK来完成。与此同时，Spacy是高级自然语言处理和优化管道的一个不错的选择。
音频和音乐数据
音频处理可以通过librosa和essentia等库实现。Mido和prettymidi是符号化音乐的好选择，比如MIDI。最后，music21是一个针对音乐学分析的复杂库。
图像
Pillow是一个Python中的图像处理库。Opencv是一个计算机视觉库，可以处理视频或相机数据。由于其支持的格式范围很广，imageio可以将图像数据交给Python脚本。
尤其是Python，由于各种原因，它是一种备受推崇的数据处理语言，包括以下原因：
- 原型和代码的实验是非常简单的：处理数据，尤其是来自不太干净的来源的数据，必须进行大量的调整，来回折腾，并努力捕捉所有的选项。
- Python3通过使系统中的每一个字符串都变成UTF-8而大大改进了对多语言的支持，这使得不同语言对不同字符集编码的数据的处理成为可能。
- 标准库相当强大，包含了一些基本模块，为常见的文件类型如CSV文件、压缩文件和数据库提供了本地支持。
- Python第三方库是巨大的，它有大量优秀的模块，使其能够增加程序的能力。还有一些模块用于地理空间数据分析、创建命令行界面、图形界面、解析数据，以及两者之间的一切。
- Jupyter Notebooks允许你执行代码并收到即时反馈。Python对于所需的开发环境是不可知的，允许它在从简单的文本编辑器到更复杂的替代方案（如Visual Studio）中运行。
结论
一般来说，Python和R编程是两种广泛使用的数据处理语言。Javascript和Python一样，拥有一个繁荣的生态系统。Julia也在出席。几乎每一种现代语言都能够进行数据分析。然而，其能力因目的不同而不同。虽然R在所有软件包中具有最大的统计分析功能，但Python满足了绝大多数分析师的需求，并且正在快速普及。最好从Excel、SQL和基本的编程概念开始，然后转到一种更广泛的语言并掌握它。之后，再退一步，将这些原则应用到现实世界中。总而言之，如果概念理解和应用在这一时期至关重要，那么就熟悉R。如果大规模数据分析是必要的，建议熟悉Python的大数据功能。
