数据清洗级可视化中,Pandas&numyp的主要作用

Pandas:

Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具,特别是其DataFrame数据结构,非常适合用于数据清洗和整理

例如,可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列,这是数据清洗的重要步骤。此外,Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务,以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法

NumPy

专注于数值计算,提供了高效的数组操作功能,适用于大规模数值数据的清洗和预处理

两者的主要区别在于:

Pandas更侧重于数据分析和处理,提供了丰富的数据操作和分析功能,而NumPy更侧重于数值计算,提供了高效的数组操作功能。

Pandas的DataFrame是基于NumPy数组构建的,这意味着Pandas在处理表格数据时,底层仍然是使用NumPy数组进行存储和计算。

Pandas提供了更多的数据可视化功能,而NumPy主要关注数值计算,不直接提供数据可视化功能。

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