什么是 NumPy 和 Pandas？

NumPy 和 Pandas 是 Python 生态中用于处理数值数据和执行数据分析任务的基本库。它们是专门的工具集，在数据科学和人工智能的应用中，当需要处理数字集合、数据表格或时间序列信息时，它们会非常常用。

NumPy：数值计算的核心

NumPy，是 Numerical Python 的简称，它是 Python 中许多科学计算构建的底层部分。它的主要贡献是 ndarray 对象，一个强大的 N 维数组。

NumPy 的数组有何不同之处？

1. 效率高： NumPy 数组使用 C 语言实现，并针对数值运算进行了优化。在 NumPy 数组上逐元素执行的计算比在标准 Python 列表中执行的等效操作快很多。处理大型数据集时，这种速度很重要。
2. 内存占用： NumPy 数组比 Python 列表更节省内存，特别是处理大量数值数据时，因为它们在内存中连续存储相同数据类型的元素。
3. 功能性： NumPy 提供一整套高级数学函数，可直接对这些数组进行操作。这包括线性代数运算、傅里叶变换、随机数生成以及用于统计分析的工具。

本质上，如果您需要在数值数据块（如向量 (vector)、矩阵或更高维张量）上执行数学运算，NumPy 提供基本对象和函数来高效完成。它构建了许多其他数据分析和机器学习 (machine learning)库（包括 Pandas）赖以存在的支撑。

Pandas：让数据分析和处理更便捷

NumPy 提供底层的数值支撑，而 Pandas 则提供更高级的数据结构和分析工具，这些工具旨在提高实用性和易用性，特别是处理 表格 数据，例如电子表格或 SQL 表。

Pandas 中两个主要的数据结构是：

1. Series： 一维带标签数组，类似于电子表格中的一列，或带有相关索引的单个数据向量 (vector)。它可以存储任何 NumPy 数据类型的数据。
2. DataFrame： 二维带标签数据结构，其列可以包含不同数据类型，非常类似于电子表格、SQL 表或 Series 对象的字典。这是最常用的 Pandas 对象。

Pandas 擅长处理以下方面：

• 数据处理： 轻松读取各种文件格式（如 CSV、Excel、JSON、SQL 数据库）的数据，并将数据写回。
• 数据清洗： 提供处理缺失数据（查找、填充或删除 NaN 值）、筛选行和转换数据的工具。
• 数据分析： 提供选择数据子集（切片和切块）、根据条件对数据分组、执行计算和聚合（如求和、平均值、计数）以及合并或连接不同数据集的方法。
• 时间序列： 包含处理时间戳数据的专门工具。

这是 Pandas 和 NumPy 如何融入典型数据工作流程的简化视图。Pandas 处理更高级的数据结构和输入/输出，通常在内部依赖 NumPy 进行高效的数值计算。

"总而言之，NumPy 提供优化的数组对象和数学运算机制，而 Pandas 则在此基础上提供灵活、易用的数据结构（Series 和 DataFrame）以及一套丰富的功能，用于加载、清洗、转换、合并和分析数据。在 Python 中进行以数据为中心的项目时，您几乎总会同时使用它们。本课程将指导您掌握有效使用这两者的实用技能。"