一、数据提取

Python提供了很多用于数据提取的库和函数，其中比较常用的有pandas库中的loc、iloc和ix函数，以及query函数和isin函数等。其中，loc函数是通过标签值对数据进行提取，可以使用索引或者标签的方式进行提取，使用起来非常方便。iloc函数则是通过位置进行提取，可以使用位置索引或者切片的方式进行提取，具有较高的灵活性。ix函数则是同时可以按标签和位置进行提取，但是在最新的pandas版本中已经不再推荐使用。query函数可以进行条件筛选，可以使用类似SQL的语法来进行复杂的条件筛选操作。isin函数可以进行筛选，可以判断某个元素是否在指定的列表、元组、Series或者DataFrame中。

二、数据清洗

在进行数据分析之前，首先需要进行数据清洗，Python可以使用pandas库进行数据清洗和处理。pandas库是Python中的一个开源数据分析库，它提供了一系列的数据处理和分析工具，包括数据读取、数据清洗、数据变换、数据聚合、数据可视化等等。通过pandas库，可以方便地对数据进行筛选、切片、去重、缺失值填充等操作，使数据变得更加规范和健康。

三、数据计算

Python提供了很多用于数值计算的库，比如NumPy和SciPy等等。NumPy可以进行高效的数值计算和数组操作；SciPy包含了许多数学、科学和工程计算中常用的函数和工具。这些库可以帮助我们进行矩阵运算、随机数生成、插值和优化等数值计算和科学计算。

同时，Python还提供了很多用于金融计算的库，比如Pandas和NumPy等等。这些库可以帮助我们进行股票分析、资产定价、风险管理和投资组合优化等等，从而帮助我们做出更加明智的投资决策。

四、机器学习

Python在机器学习领域也有广泛的应用。Python的机器学习库包括scikit-learn、Keras、TensorFlow等。scikit-learn是Python中的一个机器学习库，提供了各种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。Keras是一个高级神经网络API，可以用于快速构建深度学习模型。TensorFlow是谷歌开发的一个开源机器学习库，可以用于构建各种类型的深度学习模型。通过这些机器学习库，可以进行数据挖掘、预测分析、图像识别等任务，帮助我们更好地理解和预测数据。

五、数据可视化

数据可视化是数据分析的重要环节，通过可视化的方式，可以更加直观地展现数据。Python的数据可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly等。Matplotlib是Python中的一个绘图库，可以绘制各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图等。Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，可以快速绘制各种统计图表。Plotly是一个交互式的数据可视化库，可以创建各种类型的交互式图表。通过这些数据可视化库，可以将数据以图表的形式展现出来，使数据更加易于理解和分析。

六、自然语言处理

自然语言处理是数据分析中的一个重要领域，Python提供了很多用于自然语言处理的库，比如NLTK、SpaCy、Gensim等等。这些库可以帮助我们进行文本分词、词性标注、命名实体识别、文本分类等任务，从而提高我们对自然语言的理解和处理能力。

七、数据建模和预测

在数据分析的过程中，我们需要对数据进行建模和预测。Python提供了很多用于数据建模和预测的库，比如Statsmodels、Scikit-Learn等等。这些库可以帮助我们进行线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等模型的建立和预测。

综上所述，Python在数据分析中有广泛的应用，从数据提取、清洗、计算，到机器学习和数据可视化，乃至自然语言处理和数据建模、预测，Python都有对应的库和模块来支持。