Numpy 和 Pandas的区别与高效协同
Numpy 和 Pandas 都是 Python 中用于数据处理和分析的重要库，它们之间既有区别又有联系。
一、区别
数据结构
Numpy：主要提供了一种名为ndarray（多维数组）的数据结构，用于高效地存储和操作数值数据，尤其是适合处理大规模的数值计算任务，比如矩阵运算等。
Pandas：提供了Series和DataFrame两种主要数据结构。Series是一维带标签的数据结构，可以看作是一个一维数组加上标签；DataFrame是二维的表格型数据结构，由行和列组成，类似于电子表格或数据库表，每一列可以是不同的数据类型。
功能重点
Numpy：专注于数值计算，提供了丰富的数学函数、线性代数运算、随机数生成等功能，适用于科学计算和数值分析领域。例如，进行矩阵乘法、求解线性方程组等。
Pandas：侧重于数据处理和分析，特别是对表格型数据的操作，如数据清洗、转换、聚合、切片、索引等。它提供了强大的数据读取和写入功能，可以方便地处理各种格式的数据文件，如 CSV、Excel、SQL 数据库等。
数据类型支持
Numpy：主要支持数值类型（如整数、浮点数等），对于其他数据类型的支持相对有限。
Pandas：可以处理多种数据类型，包括数值、字符串、日期时间等，并且能够自动处理缺失值。
索引方式
Numpy：主要使用整数索引来访问数组元素。
Pandas：除了整数索引外，还支持标签索引和布尔索引，使得数据的选择和切片更加灵活。例如，可以使用列名或行标签来选择特定的数据。
二、联系
基础依赖
Pandas 是构建在 Numpy 基础之上的，它大量使用了 Numpy 的数组结构和函数来实现其功能。许多 Pandas 的数据结构内部都是基于 Numpy 的ndarray实现的。
数据处理协作
在实际的数据处理和分析中，常常会结合使用 Numpy 和 Pandas。例如，可以使用 Numpy 的函数对 Pandas 的DataFrame中的数值列进行数学运算；也可以将 Numpy 的数组转换为 Pandas 的数据结构进行更复杂的数据处理。
总之，Numpy 和 Pandas 在 Python 数据处理和分析中都起着重要的作用，它们各自具有独特的优势，并且可以相互配合使用，以满足不同的数据处理需求。
三、数据结构转换 1. 将 Numpy 数组转换为 Pandas 数据结构
- 可以将 Numpy 的多维数组转换为 Pandas 的`DataFrame`或`Series`。例如：
import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame(arr)
series = pd.Series(arr.flatten())- 这在需要对数值数据进行更复杂的索引和操作时非常有用，利用 Pandas 提供的丰富的数据处理功能。
2. 将 Pandas 数据结构转换为 Numpy 数组
- 反过来，也可以从 Pandas 的`DataFrame`或`Series`中提取出 Numpy 数组。例如：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
arr = df.values
series = df['A']
arr_from_series = series.values- 当需要使用 Numpy 的高效数值计算功能时，可以进行这种转换。
四、数据处理中的协作
1. 在 Pandas 中使用 Numpy 函数
- 在对 Pandas 的`DataFrame`或`Series`进行数值计算时，可以直接应用 Numpy 的数学函数。例如：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df['C'] = np.sqrt(df['A'] 2 + df['B'] 2)- 这样可以利用 Numpy 强大的数学运算能力，对 Pandas 中的数据进行快速计算。
2. 结合索引操作
- Pandas 的索引功能可以与 Numpy 的数组操作结合使用。例如，可以根据特定条件选择数据，然后使用 Numpy 函数进行处理。
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
selected_data = df[df['A'] > 1].values
processed_data = np.mean(selected_data, axis=0)三、数据分析流程中的协同
1. 数据清洗和预处理
- 在数据清洗阶段，Pandas 的强大数据处理功能可以用于处理缺失值、重复值等。然后，可以将数据转换为 Numpy 数组进行进一步的数值分析。
- 例如，先使用 Pandas 读取数据文件，进行数据清理，然后转换为 Numpy 数组进行机器学习算法的训练。2. 统计分析和可视化
- 使用 Pandas 进行数据的初步统计分析，如计算均值、中位数等。然后，可以利用 Numpy 和其他可视化库（如 Matplotlib、Seaborn）进行数据可视化。
- 例如：
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10]})
mean_a = df['A'].mean()
mean_b = df['B'].mean()
arr = np.array([mean_a, mean_b])
plt.bar(['A', 'B'], arr)
plt.show()总之，Numpy 和 Pandas 可以在数据处理和分析的各个环节中紧密配合，发挥各自的优势，提高数据处理的效率和灵活性。
原文地址：https://blog.csdn.net/cndes/article/details/142606384
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