Python数据科学：Pandas与Numpy使用困惑

原创 野性酷女 2024-12-25 09:03 79阅读 0赞

在Python的数据科学中，Pandas和Numpy是两个非常重要的库。它们分别处理不同的任务：

  1. Numpy（NumPy）：

    • 多维数组/矩阵：Numpy的核心功能是创建和操作多维数组，类似于数学中的矩阵。
    • 数值计算：Numpy提供了大量的数学函数，包括三角函数、指数函数、对数函数等。
    • 数组操作：Numpy支持各种数组操作，如广播（broadcasting）、拼接（concatenation）等。

  2. Pandas（Pandas）：

    • 数据结构：Pandas主要提供两种数据结构，即Series和DataFrame。它们分别对应一维和二维的数值数据。
    • 数据清洗与处理：Pandas提供了强大的数据清洗和处理功能，如缺失值处理、重复数据删除、数据转换等。
    • 数据操作与分析：Pandas支持各种数据操作，例如排序、分组、合并等。同时，Pandas提供了丰富的统计分析函数。

总结：
Numpy是Python中一个基础的数值计算库，主要负责创建多维数组和进行数值运算。

而Pandas则是一个强大的数据处理库，它建立在Numpy的基础上，提供了更加方便的数据结构（Series和DataFrame）以及数据操作、清洗和分析等功能。

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