NumPy 和 Pandas 的区别

NumPy 和 Pandas 是 Python 数据科学中两个最重要的库，但它们的功能和适用场景有所不同。

• NumPy：底层是用 C 语言实现，性能极高。NumPy 的核心数据结构是 ndarray（多维数组），适合用于处理数值型数据，并支持矩阵运算。NumPy 主要用于数值计算，比如线性代数、傅里叶变换、随机数生成等，适合科学计算和底层运算。
• Pandas：底层基于 NumPy 实现，性能稍差。Pandas 的核心数据结构是 Series（一维数据）和 DataFrame（二维表格），适合用于处理结构化数据。Pandas 主要用于数据分析，比如数据清洗、数据透视、时间序列分析等。

最后，我们通过两个示例来对比一下 NumPy 和 Pandas 的使用语法的区别。

示例 1：NumPy

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b)

运行结果如下。

[5 7 9]

示例 2：Pandas

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df['A'] + df['B'])

运行结果如下。

0    5
1    7
2    9
dtype: int64