Python运行库确实可以用于数据分析。Python是一种高级编程语言，拥有丰富的库和框架，使其成为数据分析和数据科学领域的首选工具。以下是一些常用的Python数据分析库：
- Pandas：提供了DataFrame和Series这两个核心数据结构，用于数据的读取、清洗、转换和分组等操作。
- NumPy：提供了高性能的数组对象ndarray，支持向量化操作，极大提高数据处理的效率。
- Matplotlib：用于创建图表，支持多种图表类型，如线图、柱状图等。
- Scikit-Learn：提供了多种机器学习算法，如回归、分类等，是机器学习的常用库。
- Seaborn：基于Matplotlib，提供了高级的统计图形。
- Statsmodels：提供了统计模型的实现，如线性模型、时间序列分析等。
- Dask：用于处理大于内存的数据集，支持并行计算。
- PySpark：用于大数据处理，提供了DataFrame和SQL支持。
Python的这些库使得数据分析变得简单高效，无论是处理小规模数据集还是大规模数据任务，Python都能提供强大的支持。
