>>261
仕事プロジェクトフォルダのPipfileを全部見て集計してみたけど、
jupyter 17
pandas 7
sortedcontainers 5
requests 5
matlpotlib 4
django 3
sympy, python-dateutil, pyproj, pillow, piexif, numpy, jinja2, ipyleaflet, cython 2
みたいな感じだったな。依存関係で入ってるやつは含めないから、明示的にpipenvで入れたやつってことになるけど

Pythonのコードを実際にリリースするのは大体Djangoで、あとはデータ処理案件だったり、
REST APIの挙動の調査だったりをするからjupyter、matplotlib、requestsあたりが多くなるな。

データが1万件、カラムが10個ぐらいのデータだったらnumpy使わなくても大体いけるし、何するにしても必須ってこともなくないかな

標準ライブラリだったら、datetime, bisect, itertools, functools, pathlib, os, glob, shutil, pickle, subprocess, jsonあたりはかなり使ってるかな。