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Pandas与NumPy的区别

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Pandas与NumPy的区别

Pandas和NumPy是Python中最常用的数据处理工具之一，它们都是用于科学计算的重要工具。本文将对两者的区别进行详细讲解。

Pandas与NumPy对于数据结构的不同

NumPy对于数据的处理更侧重于数值计算，主要是基于多维数组，而Pandas则更适用于表格和异质数据的处理。

NumPy中主要有以下两种数据结构：

  • ndarray: N为数字，即多维数组
  • matrix: 矩形数据结构，是ndarray的子类，这意味着它具有相同的性质和方法，不同的是矩阵只能是二维的

而Pandas针对数据有以下两种数据结构：

  • Series: 只有一个数组列的一维标签数组
  • DataFrame: 多列数组的表格，每列都可以有不同的类型

Pandas与NumPy对于索引的不同

NumPy中的ndarray通常使用整数位置索引，而Pandas中的Series和DataFrame则可以使用标签或整数位置来引用或访问数据，这更方便了数据的索引、切片和过滤。

Pandas具有用于数据操作的高级方法

不仅如此，Pandas还为数据操作和分析提供了丰富的功能和方法，包括：

  • 重塑和尺寸转换
  • 合并和连接数据集
  • 缺失数据的处理
  • 时间序列分析
  • 数据聚合

例如：

示例1: 重塑数据

import pandas as pd
import numpy as np

d = {'Name': ['John', 'Joe', 'Mike'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data=d)

reshape_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Age', 'Salary'], var_name='Var', value_name='Val')
print(reshape_df)

输出结果为：

   Name     Var   Val
0  John     Age    25
1   Joe     Age    30
2  Mike     Age    35
3  John  Salary  5000
4   Joe  Salary  6000
5  Mike  Salary  7000

示例2: 汇总数据

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"Name": ["Sam", "Jack", "Ben", "John", "David", "Larry"],
        "Gender": ["Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male"],
        "Age": [25, 30, 35, 40, 36, 28],
        "Salary": [5000, 6000, 7000, 8000, 8500, 7500]}
df = pd.DataFrame(data)

group = df.groupby("Gender").agg({"Age": [np.mean, np.max], "Salary": [np.mean]})
print(group)

输出结果为：

            Age           Salary
           mean amax        mean
Gender                           
Male    33.333333   40  7166.666667

总结

通过上述的示例，可以看出，虽然Pandas和NumPy都是用于数据处理的很好的工具，但是它们的目标不同：NumPy专注于数学计算，而Pandas专注于数据操作和分析。因此根据实际需求选择合适的工具是十分必要的。

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