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Pandas与NumPy的区别

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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。

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