NumPy 与 Pandas 教程

NumPy 和 Pandas 是 Python 中非常强大的数据分析库，常用于数据清洗、处理和分析。以下是一些关于 NumPy 和 Pandas 的基本教程。

NumPy 简介

NumPy 是 Python 中用于数值计算的库，提供了大量的数学函数和矩阵操作功能。

NumPy 安装：确保你的 Python 环境中已经安装了 NumPy。你可以使用以下命令进行安装：
```
pip install numpy
```

NumPy 数组：NumPy 的核心是数组（array），它提供了多维数组对象以及一系列用于操作这些数组的函数。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

Pandas 简介

Pandas 是基于 NumPy 的另一个库，主要用于数据分析。它提供了强大的数据结构和数据分析工具。

Pandas 安装：确保你的 Python 环境中已经安装了 Pandas。你可以使用以下命令进行安装：
```
pip install pandas
```
Pandas 数据框：Pandas 的核心是数据框（DataFrame），它类似于 SQL 中的表格或 R 中的数据框，非常适合用于数据分析。
```
import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'Column1': [1, 2, 3, 4],
    'Column2': ['A', 'B', 'C', 'D']
})
```

例子：数据统计

以下是一个简单的例子，展示如何使用 NumPy 和 Pandas 进行数据统计。

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一些随机数据
data = np.random.randn(100)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Values'])

# 计算平均值
mean_value = df['Values'].mean()

# 输出结果
print("平均值:", mean_value)

更多关于 NumPy 和 Pandas 的教程，请访问我们的 NumPy 教程和 Pandas 教程页面。