Python NumPy 和 Pandas 数据科学教程

NumPy 和 Pandas 是 Python 中进行数据科学和数据分析的两个核心库。NumPy 提供了强大的数值计算功能，而 Pandas 则提供了数据处理和分析的工具。

NumPy 简介

NumPy 是一个开源的 Python 库，主要用于数值计算。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。

NumPy 的特点：
- 高效的数值计算
- 强大的多维数组对象
- 简单易用的接口

Pandas 简介

Pandas 是基于 NumPy 构建的，它提供了数据结构和数据分析工具，使得数据处理和分析变得更加容易。

Pandas 的特点：
- 灵活的 DataFrame 对象
- 强大的数据清洗功能
- 高效的数据操作

实践案例

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 NumPy 和 Pandas 进行数据处理。

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个 NumPy 数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Numbers'])

# 显示 DataFrame
print(df)

扩展阅读

如果你想要深入了解 NumPy 和 Pandas，可以阅读以下教程：