NumPy 和 Pandas 是 Python 中两个非常强大的库，常用于数据分析。本教程将简要介绍这两个库的基本用法。

NumPy 简介

NumPy 是一个用于科学计算的库，它提供了强大的多维数组对象和一系列数学函数。

NumPy 数组

NumPy 的核心是数组对象。以下是如何创建一个一维数组的示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

NumPy 操作

NumPy 提供了许多操作数组的方法，例如：

  • 索引和切片
  • 数组运算
  • 逻辑运算

Pandas 简介

Pandas 是一个用于数据分析的库，它提供了数据结构和数据分析工具。

Pandas DataFrame

DataFrame 是 Pandas 的核心数据结构，它类似于 R 中的数据框或 SQL 中的表。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Column1': [1, 2, 3],
    'Column2': [4, 5, 6]
})

Pandas 操作

Pandas 提供了许多操作 DataFrame 的方法，例如：

  • 选择和过滤数据
  • 聚合和分组
  • 数据转换

学习资源

想要更深入地了解 NumPy 和 Pandas，可以参考以下资源：

NumPy Logo
Pandas Logo