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Pandas与NumPy的区别

  • Post category:Python

Pandas和NumPy都是Python科学计算的核心组件，但它们在数据处理方面的重点却大不相同。本文将详细讲解Pandas与NumPy的区别，帮助读者更好地选择适合自己需要的工具。

区别一：数据处理的重点不同

NumPy是Python的一个重要的数值计算的第三方库，主要提供了大量的高效多维数组和矩阵运算功能。它使用C语言编写的底层函数库，使得Python在数值计算方面的效率大幅度提升。

Pandas则是基于NumPy构建的另一个数据处理工具，提供了简单易用且强大的数据结构和数据分析的工具。Pandas以Series和DataFrame两种数据结构为核心，可以进行数据选取、清洗、转换、分组、聚合等高级操作。相比于NumPy，Pandas提供了更高层次的数据分析方法，并且更加强调基于标签的数值计算。

区别二：数据结构不同

NumPy主要支持ndarray，一个高效且灵活的类似于矢量的数据类型。ndarray能够容纳同质的数据，对于处理数值型的数据非常方便。

Pandas则增加了Series和DataFrame两种数据结构。其中，Series是一种类似于一维数组的数据结构，它可以用来容纳同质的数据，比如时间序列数据。而DataFrame则是一个由行和列组成的数据表格，它可以容纳不同类型的数据，如文字、日期以及数字等。

下面两个例子来详细说明一下两者使用的区别。

例1：计算两个numpy数组的点积

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.dot(a, b)

print(c)

输出结果为：32

例2：使用Pandas对数据进行分组并计算均值

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F'],
    'EduLevel': ['Bachelor', 'High School', 'Master', 'PhD', 'Bachelor', 'Master', 'PhD'],
    'Income': [73800, 41000, 79350, 77000, 44400, 73125, 75000],
    'WorkEx': [1, 3, 5, 7, 10, 12, 2]
})

mean_by_gender = data.groupby('Gender').mean()  # 根据性别分组并计算均值

print(mean_by_gender)

输出结果为：

Income     WorkEx
Gender                    
F       60733.333333   4.0
M       64525.000000   6.0

从以上两个例子可以看出，NumPy主要关注数值运算的高效性，而Pandas则专注于更加高级的数据操作，比如数据筛选，清洗和分析等。

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