Python库使用指南：Numpy、Pandas等实战案例

原创布满荆棘的人生 2024-12-27 12:48 23阅读 0赞

Numpy和Pandas是Python中非常重要的数据处理和计算库。以下是它们的使用指南以及实战案例。

1. Numpy (数组和矩阵运算)

- 导入：`import numpy as np`
- 创建数组：`arr = np.array([1, 2, 3], dtype=float)` (指定数据类型)
- 数组操作：如索引、切片、加减乘除等
- 矩阵操作：如矩阵乘法、逆矩阵计算等

实战案例：计算两个数组的点积。

```python
arr1 = np.array([1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6]], [[7, 8]]])

dot_product = np.dot(arr1, arr2.T)  # 点积操作，注意转置

print(dot_product)
```

2. Pandas (数据结构和分析库)

- 导入：`import pandas as pd`
- 创建数据框（DataFrame）：`df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Anna'], 'Age': [30, 25], 'City': ['New York', 'London']})`
- 数据基本操作：如添加、删除、修改行或列
- 嵌套数据处理：Pandas擅长处理和分析表格数据，可以进行分组、排序、统计等操作
- 数据可视化：使用Matplotlib或其他库将数据以图表形式展现

实战案例：从CSV文件中加载数据并清洗脏数据。

```python
# 1. 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 2. 清洗数据（例如处理缺失值）
# 例如，如果某个列有NaN（缺失值），可以使用fillna()方法填充
df['Age'].fillna(value=30, inplace=True)

# 3. 数据检查和分析
print(df.head())   # 查看前几行
print(df.describe())  # 统计描述

# 4. 可视化数据
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5)))
plt.subplot(121)
df['Age'].hist(bins=20)
plt.title('Histogram of Age')

plt.subplot(122)
sns.scatterplot(x='City', y='Age', data=df)
plt.title('Scatter Plot of City and Age')
plt.show()
```

以上就是Numpy和Pandas两个Python库的基本使用指南，以及实战案例。

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