Python的numpy和pandas简介及使用场景

NumPy 与 Pandas 简介

NumPy（Numerical Python）和 Pandas 是 Python 中用于数据分析和科学计算的核心库。NumPy 提供高效的多维数组操作和数学函数，而 Pandas 建立在 NumPy 之上，专注于表格数据的处理和高级分析。

NumPy 的核心功能

多维数组（ndarray）
NumPy 的核心是 ndarray 对象，支持高效的数值运算（如向量化操作），适合处理大规模数值数据。

数学与统计函数
提供丰富的数学函数（如 np.sin(), np.exp()）和统计方法（如 np.mean(), np.std()）。

广播机制
允许不同形状的数组进行算术运算，无需显式循环。

示例代码

import numpy as np  
arr = np.array([1, 2, 3])  
print(arr * 2)  # 输出 [2 4 6]  

Pandas 的核心功能

数据结构

• Series：一维带标签数组，类似增强版列表。
• DataFrame：二维表格结构，支持行列索引，类似 Excel 或 SQL 表。

数据操作
支持数据清洗（如缺失值处理）、合并、分组聚合（groupby）和时间序列分析。

示例代码

import pandas as pd  
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}  
df = pd.DataFrame(data)  
print(df[df['Age'] > 25])  

主要区别

结合使用场景

NumPy 适合底层数值计算（如矩阵乘法），Pandas 适合结构化数据分析和预处理。两者常联合使用：

import numpy as np  
import pandas as pd  

# 生成随机数据并转换为 DataFrame  
data = np.random.rand(5, 3)  
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])  
print(df.describe())  

通过合理选择工具，可以高效完成从基础计算到复杂分析的任务。

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