Pandas 与 NumPy:数据分析中的黄金搭档

在数据分析和科学计算的世界里,NumPypandas 是两个最常用的 Python 库。很多初学者会有疑问:这两个库到底有什么区别?什么时候该用 NumPy,什么时候该用 pandas?本文就带你深入了解它们的定位与联系。


一、NumPy:数值计算的基石

1. 什么是 NumPy?

NumPy(Numerical Python)是 Python 科学计算的核心库,它提供了一个高效的 多维数组对象 ndarray,并在其上构建了大量数学运算函数。

一句话总结:

NumPy = 高性能数组 + 科学计算工具箱

2. NumPy 的特点

  • 高性能:基于 C 实现,运算速度远超 Python 原生的 list
  • 向量化计算:摆脱 for 循环,一行代码即可批量运算
  • 矩阵与线性代数:天然支持矩阵、张量、傅里叶变换等

3. NumPy 小例子

php 复制代码
import numpy as np

# 一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 向量化计算
print(arr * 2)     # [ 2  4  6  8 10]
print(arr + 10)    # [11 12 13 14 15]

# 矩阵
mat = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])
print(mat.T)       # 转置

NumPy 更适合处理 纯数值型数据,比如矩阵运算、统计学建模、图像处理等场景。


二、pandas:数据分析的利器

1. 什么是 pandas?

pandas 是在 NumPy 基础上开发的,提供了更高级的数据结构:

  • Series(一维,类似字典 + 数组)
  • DataFrame(二维,类似 Excel 表格或 SQL 表)

一句话总结:

pandas = 带标签的表格数据处理工具

2. pandas 的特点

  • 行列索引:像操作 Excel 一样处理数据
  • 数据清洗:轻松处理缺失值、重复值、数据类型转换
  • 数据分析:分组统计、透视表、聚合计算
  • 数据导入导出:支持 CSV、Excel、SQL、JSON 等格式

3. pandas 小例子

bash 复制代码
import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Shenzhen']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 筛选
print(df[df['age'] > 28])

# 分组聚合
print(df.groupby('city')['age'].mean())

# 导出
df.to_csv('result.csv', index=False)

pandas 更适合处理 带标签的表格数据,尤其是来自 CSV、Excel 或数据库的数据。


三、NumPy vs pandas:如何选择?

特点 NumPy 🧮 pandas 🐼
数据结构 ndarray(多维数组) Series / DataFrame(带索引的表格)
适用数据类型 数值型为主 混合型(数值、字符串、日期等)
功能定位 高效数学计算 数据清洗与分析
典型场景 矩阵运算、线性代数、图像处理 表格型数据、CSV/Excel/SQL 分析
底层关系 基础库 构建于 NumPy 之上

简单来说:

  • NumPy 是基础 → 专注数值计算
  • pandas 是升级版 → 在 NumPy 的数组上,加上了行列索引和更多数据分析功能

四、为什么说它们是黄金搭档?

在真实项目中,你会经常这样用:

  1. 用 pandas 读取 CSV/Excel 数据到 DataFrame
  2. 用 pandas 进行缺失值处理、筛选、分组等
  3. 把其中的数值型数据转成 NumPy 数组
  4. 用 NumPy 进行数值计算或喂给机器学习模型

一个小例子:

python 复制代码
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('students.csv')

# 筛选成绩列,并转成 NumPy
scores = df['score'].to_numpy()

# 计算平均分
print("平均分:", np.mean(scores))

五、总结

  • NumPy:适合做底层的数值运算,矩阵/数组计算的效率神器
  • pandas:适合做上层的数据分析,处理表格数据的万能工具
  • 联系:pandas 底层就是用 NumPy 数组存数据,两者互补

所以,当你在项目里处理数据时:

  • 如果你的数据是 纯数值型矩阵 → 直接用 NumPy
  • 如果你的数据是 表格型、带标签的混合数据 → 选择 pandas

它们就像是数据科学中的两把瑞士军刀,一个打底,一个收尾,合在一起无敌。

相关推荐
用户8356290780513 小时前
Python查找替换PDF文字:告别手动,拥抱自动化
后端·python
小猪乔治爱打球3 小时前
[Golang 修仙之路] 分布式专题:分布式锁
后端·面试
似水流年流不尽思念3 小时前
LBCC和MVCC的区别和优缺点
后端
星哥说事3 小时前
Python自学12 — 函数和模块
开发语言·python
愿你天黑有灯下雨有伞3 小时前
一种基于注解与AOP的Spring Boot接口限流防刷方案
java·spring boot·后端
拾忆,想起4 小时前
Redis复制延迟全解析:从毫秒到秒级的优化实战指南
java·开发语言·数据库·redis·后端·缓存·性能优化
掘根4 小时前
【CMake】缓存变量
java·后端·spring
前端开发爱好者4 小时前
下一代全栈框架:Deno + Vite 的结合体!
前端·javascript·后端
THMAIL4 小时前
深度学习从入门到精通 - 迁移学习实战:用预训练模型解决小样本难题
人工智能·python·深度学习·算法·机器学习·迁移学习