Python数据分析常用类库：pandas、numpy、matplotlib等

在Python数据分析中，常用的类包括：

1. pandas.DataFrame：数据分析的核心类，用于处理和操作数据表格。
2. pandas.Series：类似于一维数组的数据结构，用于表示一列数据。
3. numpy.ndarray：多维数组类，用于处理数值计算和向量化操作。
4. matplotlib.pyplot：绘图库中的类，用于绘制各种类型的图表。
5. seaborn：基于matplotlib的高级数据可视化库，提供了更多的统计图表和样式选项。
6. sklearn：机器学习库中的类，用于实现机器学习算法和模型评估。
7. scipy.stats：科学计算库中的类，用于执行各种统计分析和假设检验。
8. statsmodels：统计建模和计量经济学库中的类，用于执行回归分析和时间序列分析。
9. networkx：网络分析库中的类，用于构建和分析复杂网络结构。
10. nltk：自然语言处理库中的类，用于文本分析和处理。

以上只是一些常用的类，实际上还有很多其他的类可以根据具体需求进行使用。