Pandas与NumPy的区别
NumPy和Pandas都是Python数据科学生态系统中很重要的组件。NumPy专门用于支持数值运算，而Pandas则专注于数据操作和数据分析，可以说是NumPy的升级版。下面我们就详细讲解Pandas与NumPy的区别。
数据类型
NumPy提供的数据类型（Data Types）通常比Pandas简单。NumPy主要支持的数据类型有以下几种：
- 64位浮点型（float64）
- 32位整型（int32）
- 64位整型（int64）
- 字符串型（string_）
- 布尔型（bool）
而Pandas则提供了更多的数据类型，包括以下几类：
- 时间序列（Datetime）
- 时间间隔（TimeDelta）
- 分类（Categorical）
- 复合类型（Mixed）
数据结构
NumPy提供的数据结构主要有三种，分别是：
- 数组（Array）：多维同类型数组，其中元素可以通过索引访问。
- 数组标量（Array Scalar）：单个数字，可以看作是零维数组。
- 数组元素类型（Data Type）：与数据类型(Data Type)中提到的数据类型一致。
而Pandas则提供了两种不同的数据结构：
- Series：一列带标签的数据，与NumPy中的一维数组相似。
- DataFrame：多列带标签的数据，与NumPy中的二维数组相似。
数据处理
NumPy主要是针对数值类型的数据做运算和处理，而Pandas在数据处理方面非常强大，可以完成下面这些任务：
- 复杂的数据检索和临时变换
- 对多维数据进行透视表和数据透视
- 根据标签和位置定位一个数据
- 能够聚合、切分、分组数据
- 能够从文件系统或数据库读取数据
- 能够与其它的数据源交互 (Hadoop, Spark, SQL, etc)
例子1：生成数组并求均值
NumPy的使用：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a.mean())
Pandas的使用：
import pandas as pd
a = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(a.mean())
例子2：根据索引访问数据
NumPy的使用：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[2])
Pandas的使用：
import pandas as pd
a = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(a['c'])
总的来说，NumPy最适合做数值计算方面的任务，而Pandas则更适合做数据操作和数据分析。