Python NumPy 与 Pandas 结合使用

1、NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 转换

NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 是 Python 中常用的两种数据结构，它们都用于存储和处理数据。NumPy 数组是一种多维数组，它可以存储一维、二维、三维或更高维的数据。NumPy 数组的优点是速度快、效率高，适合用于数值计算。Pandas DataFrame 是一种表格型数据结构，它由行和列组成。Pandas DataFrame 的优点是灵活性强，适合用于各种数据分析任务。

1）NumPy 数组与 Pandas DataFrame转换

可以使用 pd.DataFrame() 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame。

   使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy   

2）Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组

可以使用 df.to_numpy() 方法将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组。

使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy

3）NumPy 数组转换为 Pandas Series

可以使用 pd.Series() 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas Series。

使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy

2、Pandas 中使用 NumPy 函数

NumPy 函数可以直接应用于 Pandas 数据结构。

1）使用 NumPy 函数处理 Pandas DataFrame

使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy

2）使用 NumPy 函数处理 Pandas Series

使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy

3）计算时间序列数据的差分

使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy