Python NumPy 和 Pandas 区别及常用操作
1、NumPy 和 Pandas 区别
1）作用区别
NumPy主要用于数值计算和科学计算。它提供了多维数组对象（ndarray），用于高效存储和操作大量数据，并提供了各种数学和线性代数操作。NumPy更适合处理数值数据，例如在科学研究、工程和数学建模中使用。
Pandas主要用于数据处理和数据分析。它提供了两个主要数据结构，DataFrame和Series，用于处理和操作表格形式的数据。Pandas更适合处理结构化数据，例如CSV文件、数据库查询结果和Excel表格。
2）数据结构区别
NumPy主要数据结构是ndarray，它是一个多维数组，通常包含相同数据类型的元素。这使得NumPy非常高效，但要求数据类型一致。
Pandas主要数据结构是DataFrame，它是一个二维表格数据结构，可以包含不同数据类型的列。此外，Pandas还提供了Series，它是一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但具有数据标签。
3）数据操作区别
NumPy提供了丰富的数学和数组操作，包括加法、减法、乘法、除法、平均值、标准差、向量化操作等。它通常用于执行数值计算。
Pandas提供了各种数据操作，包括数据索引、切片、筛选、排序、分组、合并、透视表等。它用于更高级的数据处理和分析任务。
4）数据索引区别
NumPy数组使用整数索引或布尔索引，没有内置的列标签或行标签。
Pandas的DataFrame和Series允许使用标签索引，这使得数据的选择和操作更加直观和灵活。
2、NumPy 常用操作
参考文档：
相关文档：
3、Pandas 常用操作
参考文档：
相关文档：
