當(dāng)涉及到數(shù)據(jù)處理和分析時(shí)，NumPy和Pandas是兩個(gè)非常常用的Python庫(kù)。下面是它們的基本用法：
NumPy（Numerical Python）：
導(dǎo)入NumPy庫(kù)：在代碼中使用import numpy as np導(dǎo)入NumPy庫(kù)。
創(chuàng)建NumPy數(shù)組：使用np.array()函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)NumPy數(shù)組。例如，arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])創(chuàng)建一個(gè)包含整數(shù)的一維數(shù)組。
數(shù)組操作：NumPy提供了許多函數(shù)和方法來(lái)操作數(shù)組。例如，可以使用arr.shape獲取數(shù)組的形狀，arr.dtype獲取數(shù)組的數(shù)據(jù)類型，arr.reshape()改變數(shù)組的形狀，arr.mean()計(jì)算數(shù)組的平均值等。
數(shù)組索引和切片：可以使用索引和切片操作來(lái)訪問(wèn)和修改數(shù)組中的元素。例如，arr[0]訪問(wèn)數(shù)組的第一個(gè)元素，arr[1:3]獲取數(shù)組的第二個(gè)和第三個(gè)元素。
數(shù)組運(yùn)算：NumPy支持對(duì)數(shù)組進(jìn)行各種數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算。例如，可以使用np.add()、np.subtract()、np.multiply()和np.divide()執(zhí)行數(shù)組的加法、減法、乘法和除法。
Pandas：
導(dǎo)入Pandas庫(kù)：在代碼中使用import pandas as pd導(dǎo)入Pandas庫(kù)。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Pandas提供了兩種主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即Series和DataFrame。Series是一個(gè)帶有標(biāo)簽的一維數(shù)組，而DataFrame是由行和列組成的二維表格。
加載數(shù)據(jù)：使用pd.read_csv()、pd.read_excel()等函數(shù)可以從文件中加載數(shù)據(jù)為DataFrame對(duì)象。
數(shù)據(jù)觀察：使用df.head()查看DataFrame的前幾行，默認(rèn)為前5行。使用df.tail()查看DataFrame的最后幾行。使用df.shape獲取DataFrame的形狀。使用df.columns查看DataFrame的列標(biāo)簽。
數(shù)據(jù)選擇和過(guò)濾：可以使用列標(biāo)簽或條件來(lái)選擇和過(guò)濾DataFrame中的數(shù)據(jù)。例如，df[‘column_name’]選擇特定列，df[‘column_name’] > 5選擇滿足條件的行。
數(shù)據(jù)操作：Pandas提供了各種方法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，如排序、合并、分組、聚合和連接等。例如，df.sort_values()按照指定的列進(jìn)行排序，df.groupby()按照指定的列進(jìn)行分組聚合。
數(shù)據(jù)處理：Pandas提供了許多函數(shù)和方法來(lái)處理數(shù)據(jù)，如填充缺失值、刪除重復(fù)值、處理異常值等。例如，df.fillna()填充缺失值，df.drop_duplicates()刪除重復(fù)值，df.dropna()刪除包含缺失值的行。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-670080.html
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