Python的numpy和pandas簡(jiǎn)介及使用場(chǎng)景
NumPy 與 Pandas 簡(jiǎn)介
NumPy（Numerical Python）和 Pandas 是 Python 中用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的核心庫(kù)。NumPy 提供高效的多維數(shù)組操作和數(shù)學(xué)函數(shù)，而 Pandas 建立在 NumPy 之上，專(zhuān)注于表格數(shù)據(jù)的處理和高級(jí)分析。
NumPy 的核心功能
多維數(shù)組（ndarray）
NumPy 的核心是 ndarray 對(duì)象，支持高效的數(shù)值運(yùn)算（如向量化操作），適合處理大規(guī)模數(shù)值數(shù)據(jù)。
數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)函數(shù)
提供豐富的數(shù)學(xué)函數(shù)（如 np.sin(), np.exp()）和統(tǒng)計(jì)方法（如 np.mean(), np.std()）。
廣播機(jī)制
允許不同形狀的數(shù)組進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算，無(wú)需顯式循環(huán)。
示例代碼
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr * 2) # 輸出 [2 4 6]
Pandas 的核心功能
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Series：一維帶標(biāo)簽數(shù)組，類(lèi)似增強(qiáng)版列表。DataFrame：二維表格結(jié)構(gòu)，支持行列索引，類(lèi)似 Excel 或 SQL 表。
數(shù)據(jù)操作
支持?jǐn)?shù)據(jù)清洗（如缺失值處理）、合并、分組聚合（groupby）和時(shí)間序列分析。
示例代碼
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df[df['Age'] > 25])
主要區(qū)別
| 特性 | NumPy | Pandas |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) | 多維數(shù)組 (ndarray) | Series 和 DataFrame |
| 用途 | 數(shù)值計(jì)算、線(xiàn)性代數(shù) | 表格數(shù)據(jù)處理、分析 |
| 索引 | 整數(shù)位置索引 | 支持標(biāo)簽索引（如列名） |
結(jié)合使用場(chǎng)景
NumPy 適合底層數(shù)值計(jì)算（如矩陣乘法），Pandas 適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理。兩者常聯(lián)合使用：
import numpy as np import pandas as pd # 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為 DataFrame data = np.random.rand(5, 3) df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C']) print(df.describe())
通過(guò)合理選擇工具，可以高效完成從基礎(chǔ)計(jì)算到復(fù)雜分析的任務(wù)。
到此這篇關(guān)于Python的numpy和pandas簡(jiǎn)介及使用場(chǎng)景的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python的numpy和pandas內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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