python中的NumPy和Pandas往往都是同时使用，NumPy和Pandas的在数据分析中的联合使用

文章目录

• 前言
• 一、numpy的介绍与用法
• 二、pandas的介绍与用法
• 三、numpy与pandas的联合使用说明
• 四、numpy与pandas的联合使用程序代码
• • [4.1 读取CSV文件并进行数据清洗，如去除NaN值](#4.1 读取CSV文件并进行数据清洗，如去除NaN值)
  • [4.2 矩阵操作和特征工程，如标准化处理](#4.2 矩阵操作和特征工程，如标准化处理)
  • [4.3 使用Pandas进行数据筛选和分组聚合，如计算每个人的总薪资](#4.3 使用Pandas进行数据筛选和分组聚合，如计算每个人的总薪资)
  • [4.4 使用NumPy进行数据重塑](#4.4 使用NumPy进行数据重塑)
  • [4.5 排序](#4.5 排序)
  • [4.6 读取CSV文件并计算每列的平均值](#4.6 读取CSV文件并计算每列的平均值)
• 总结

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前言

NumPy和Pandas是Python中两个非常重要的科学计算和数据处理库，它们可以互相配合使用，实现更高效的数据处理和分析。

一、numpy的介绍与用法

NumPy是一个用于数值计算的库，它提供了一个多维数组对象和一系列的函数，可以方便地进行数值计算、矩阵操作、数学变换等操作。以下是NumPy的一些常用功能：

创建多维数组：使用NumPy可以方便地创建二维、三维甚至更高维度的数组对象，并且可以对数组进行各种操作，如切片、索引、重塑等。

数学计算：NumPy提供了大量的数学函数，可以对数组进行各种计算，如加、减、乘、除、平方、开方等。

矩阵操作：NumPy可以方便地进行矩阵运算，如矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等。

数据处理：NumPy提供了很多数据处理函数，如求和、求平均值、求方差、排序等。

二、pandas的介绍与用法

Pandas是一个用于数据分析和处理的库，它提供了一种类似于SQL的查询语言和数据结构，可以方便地对数据进行筛选、排序、分组、聚合等操作。以下是Pandas的一些常用功能：

数据读取和导出：Pandas可以方便地从各种数据源中读取数据，如CSV文件、Excel文件、SQL数据库等，并且可以将数据导出为这些格式。

数据筛选：Pandas提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对数据进行筛选、过滤和排序。

数据聚合：Pandas可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个组进行聚合操作，如求和、平均值、方差等。

数据转换：Pandas提供了很多数据转换函数，如重塑、合并、分割、映射等，可以方便地将数据进行转换和处理。

三、numpy与pandas的联合使用说明

NumPy和Pandas可以联合使用，实现更高效的数据处理和分析。

例如，可以使用NumPy创建多维数组并进行数学计算，然后将数组导入到Pandas中进行数据分析和处理。

以下是一些NumPy和Pandas联合使用的例子：

读取CSV文件并计算平均值：使用Pandas读取CSV文件，并使用NumPy计算每列的平均值。

矩阵乘法：使用NumPy进行矩阵乘法运算，并将结果导入到Pandas中进行数据处理。

数据重塑：使用NumPy创建多维数组并进行重塑操作，然后将结果导入到Pandas中进行数据分析和处理。

数据筛选和排序：使用Pandas对数据进行筛选和排序操作，并将结果导出到CSV文件中，然后使用NumPy读取CSV文件并进行数学计算。

数据聚合：使用Pandas将数据按照指定的列进行分组，并对每个组进行聚合操作，然后将结果导出到CSV文件中，最后使用NumPy读取CSV文件并进行数学计算。

数据转换：使用Pandas提供的数据转换函数对数据进行转换和处理，然后将结果导出到CSV文件中，最后使用NumPy读取CSV文件并进行数学计算。

随机数生成：使用NumPy生成随机数并进行数据处理，然后将结果导入到Pandas中进行可视化展示。

信号处理：使用NumPy进行信号处理操作，如傅里叶变换等，然后将结果导入到Pandas中进行数据处理和分析。

四、numpy与pandas的联合使用程序代码

4.1 读取CSV文件并进行数据清洗，如去除NaN值

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
data = pd.read_csv('data.csv')  
clean_data = np.nan_to_num(data)  
print(clean_data)

4.2 矩阵操作和特征工程，如标准化处理

import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
  
data = pd.read_csv('data.csv')  
scaled_data = StandardScaler().fit_transform(data)  
print(scaled_data)

4.3 使用Pandas进行数据筛选和分组聚合，如计算每个人的总薪资

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 20, 30, 35, 40, 45], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000]}  
df = pd.DataFrame(data)  

grouped_df = df.groupby('Name')['Salary'].sum()  
print(grouped_df)

4.4 使用NumPy进行数据重塑

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])  
重塑_df = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')  
print(重塑_df) 

4.5 排序

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 20, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}  
df = pd.DataFrame(data)  
排序_df = df.sort_values('Salary', ascending=False)  
print(排序_df)

4.6 读取CSV文件并计算每列的平均值

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
data = pd.read_csv('data.csv')  
mean_values = np.mean(data, axis=0)  
print(mean_values)

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总结

NumPy和Pandas联合使用可以实现更高效的数据处理和分析。NumPy提供了强大的数值计算功能，可以快速地进行矩阵计算和数学运算，而Pandas则提供了数据清洗和分析工具，可以方便地对数据进行筛选、排序、聚合等操作。