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、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。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。"