在Python数据处理中，有许多常用的库和框架。以下是一些主要的：
- NumPy：NumPy是Python的一个开源数值计算扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的通用性使其可以广泛地应用于各种科学计算的环境中。
- Pandas：Pandas是一个提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它使得数据清洗、转换、聚合和分析变得简单快捷，是数据科学、机器学习和统计分析等领域的必备工具。
- SciPy：SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
- Matplotlib：Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它可以生成各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell（例如matplotlib inline）、Jupyter notebook、Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包等。
- Seaborn：Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化Python库。它提供了一种高级界面来绘制吸引人的和有信息量的统计图形。
- scikit-learn：scikit-learn是一个简单高效的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类等算法的实现。它拥有易于使用的接口和强大的性能，使得机器学习模型的构建和训练变得简单快捷。
这些库和框架为Python数据处理提供了强大的支持，使得开发者能够更高效地处理和分析数据。当然，除了上述的库和框架，Python数据处理领域还有很多其他的工具和库，具体选择哪个库或框架取决于具体的需求和项目要求。
