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numpy 与 pandas 库详解

web 2025/7/25 21:14:17

numpy 与 pandas 库详解

在数据科学与机器学习的浪潮中，Python 凭借其丰富的库生态成为首选语言。其中，numpy 和 pandas 作为数据处理的基石，是每个数据从业者必须掌握的工具。本文将深入解析这两个库的核心功能、应用场景及使用技巧，助你轻松驾驭数据处理工作。

numpy：数值计算的引擎

numpy（Numerical Python）是 Python 科学计算的基础库，它提供了高效的多维数组对象和大量的数学函数，为数值计算提供了强大支持。

核心优势

numpy 的核心优势在于其ndarray（多维数组） 结构。与 Python 原生列表相比，ndarray 具有以下特点：

同质性：数组中的所有元素必须是相同的数据类型，这使得内存占用更高效，计算速度更快。

固定大小：数组在创建时就确定了大小，修改大小会创建新的数组，避免了动态调整的性能损耗。

向量化操作：无需编写循环即可对数组中的所有元素进行运算，大幅提升计算效率。

常用功能

数组创建：通过np.array()、np.zeros()、np.ones()等函数可以快速创建各种类型的数组。

数组运算：支持加减乘除等基本运算，以及矩阵乘法、广播等高级运算。例如，np.dot(a, b)可实现矩阵乘法，广播机制则允许不同形状的数组进行运算。

数学函数：提供了丰富的数学函数，如np.sin()、np.cos()、np.mean()、np.std()等，可直接对数组进行操作。

索引与切片：灵活的索引和切片方式，方便获取数组中的特定元素或子数组。

应用场景

numpy 广泛应用于数值分析、科学计算、图像处理等领域。例如，在机器学习中，数据通常以 numpy 数组的形式存储和处理；在图像处理中，图像可以表示为三维 numpy 数组（高度、宽度、通道），通过 numpy 的运算可以实现图像的缩放、旋转等操作。

pandas：数据分析的利器

pandas 是基于 numpy 构建的高效数据分析库，它提供了两种核心数据结构 ——Series 和 DataFrame，专为处理结构化数据而设计。

核心数据结构

Series：一维带标签的数组，可以存储任意数据类型。标签（索引）使得数据的访问和对齐更加方便。

DataFrame：二维表格型数据结构，由多个 Series 组成，每列可以是不同的数据类型。它类似于 Excel 表格或数据库表，具有行索引和列索引，支持灵活的增删改查操作。

常用功能

数据读取与写入：pandas 支持读取多种格式的数据，如 CSV、Excel、JSON、SQL 等，通过pd.read_csv()、pd.read_excel()等函数实现；同时，也可以将处理后的数据写入到这些格式的文件中。

数据清洗：提供了处理缺失值（dropna()、fillna()）、重复值（drop_duplicates()）、异常值（通过条件筛选）的便捷方法，让数据更加规范。

数据筛选与排序：通过布尔索引、loc和iloc方法可以快速筛选出所需数据；sort_values()和sort_index()函数则用于对数据进行排序。

数据聚合与分组：groupby()函数是 pandas 中最强大的功能之一，它可以将数据按照某个或多个键进行分组，然后对每个组应用聚合函数（如sum()、mean()、count()等），实现数据的汇总分析。

数据合并与连接：通过merge()、concat()等函数可以将多个数据集按照一定的规则合并成一个数据集，类似于数据库中的连接操作。

应用场景

pandas 在数据分析、数据挖掘、金融分析等领域发挥着重要作用。例如，在金融领域，分析师可以使用 pandas 处理股票数据，进行走势分析和风险评估；在电商行业，通过 pandas 可以对销售数据进行分析，了解用户购买行为和产品销售情况，为营销策略提供依据。

numpy 与 pandas 的对比与协同

numpy 和 pandas 虽然都用于数据处理，但它们的侧重点不同，在实际应用中常常协同工作。

差异对比

数据结构：numpy 以 ndarray 为核心，适合处理同构的多维数组；pandas 则以 Series 和 DataFrame 为核心，适合处理异构的结构化数据。

功能侧重：numpy 专注于数值计算，提供高效的数组运算；pandas 则更侧重于数据分析，提供了数据清洗、聚合、合并等一系列功能。

性能：对于数值计算，numpy 的性能通常更好；而对于结构化数据的处理，pandas 则更加便捷高效。

协同使用

在实际数据处理中，numpy 和 pandas 往往协同使用。例如，可以通过 pandas 读取 CSV 数据并转换为 DataFrame 进行清洗和预处理，然后将处理后的 DataFrame 转换为 numpy 数组，用于机器学习模型的训练；反之，也可以将 numpy 数组转换为 pandas 的 DataFrame，利用 pandas 的分析功能进行进一步的探索性分析。