数据分析神器：NumPy & Pandas的实战指南

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数据分析神器：NumPy & Pandas的实战指南

数据分析神器：NumPy & Pandas的实战指南

一、引言：为什么我们离不开NumPy和Pandas？

数据分析的世界，总少不了一堆 Excel 表、CSV 文件，甚至海量的数据库数据。作为一个数据分析爱好者（或者从业者），你可能已经厌倦了用传统工具一点一点地筛选数据、计算均值、画图……好消息是，Python 的 NumPy 和 Pandas 让一切变得简单高效！

你可能会问：为什么一定要用 NumPy 和 Pandas？

• NumPy 擅长数值计算，处理大规模数组和矩阵，高效且强大；
• Pandas 提供结构化数据处理能力，让数据清理、分析、转换变得异常轻松。

简单来说，如果你想在 Python 里做数据分析，离开 NumPy 和 Pandas 你会感觉寸步难行。

二、NumPy：数组运算的加速器

1. NumPy 的核心——ndarray

NumPy 的核心就是 ndarray（n-dimensional array），它比 Python 的列表更快、更省内存，专为数值计算优化。

举个例子，我们可以用 NumPy 轻松创建一个数组，并进行数学运算：

代码语言：python代码运行次数：0运行复制

import numpy as np

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

# 数学运算
arr_squared = arr ** 2  # 平方
arr_mean = np.mean(arr)  # 计算均值

print(f"平方后的数组: {arr_squared}")
print(f"数组均值: {arr_mean}")

为什么 NumPy 比 Python 的列表快？

因为 NumPy 是用 C 语言编写 的，并且使用了 连续内存存储，避免了 Python 列表的额外开销。

2. NumPy 的矩阵运算

如果你做数据科学，线性代数肯定绕不过去，而 NumPy 提供了强大的矩阵运算能力：

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# 创建矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵相乘
C = np.dot(A, B)

print(f"矩阵相乘结果:\n{C}")

这个矩阵计算可以用于 机器学习、图像处理、金融分析 等各种场景，非常强大。

三、Pandas：数据分析的终极工具

如果 NumPy 是数据计算的加速器，那 Pandas 就是数据整理和分析的 “瑞士军刀”。

1. DataFrame：结构化数据处理的利器

DataFrame 是 Pandas 的核心，它类似于 Excel 表格，让数据处理变得直观：

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import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [25, 30, 35],
        '工资': [7000, 8000, 10000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 查看数据
print(df)

Pandas 能 轻松读取 CSV、Excel、数据库 数据，并进行数据清理、转换、筛选，让数据分析过程丝滑流畅。

2. 处理缺失值

现实数据里，总有一些 缺失值 让人头疼，Pandas 处理这些问题非常方便：

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# 假设某些数据缺失
df.loc[1, '工资'] = None

# 用均值填充缺失值
df['工资'].fillna(df['工资'].mean(), inplace=True)

print(df)

在实际工作中，数据清理是不可避免的，Pandas 提供的 fillna()、dropna() 方法让数据处理变得简单高效。

3. 数据筛选与分析

数据分析最常见的需求之一就是筛选数据，比如找出 工资大于 8000 的人：

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high_salary = df[df['工资'] > 8000]
print(high_salary)

是不是比在 Excel 里写一堆复杂公式要爽多了？

4. 数据可视化

当然，数据分析不是只有表格，Pandas 可以和 Matplotlib 结合，实现数据可视化：

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import matplotlib.pyplot as plt

# 画工资分布图
df['工资'].plot(kind='bar')
plt.xlabel("姓名")
plt.ylabel("工资")
plt.title("工资分布")
plt.show()

数据不仅要处理得好，还得展示得漂亮，才能让人一眼看懂数据的趋势。

四、NumPy + Pandas 的完美组合

很多时候，我们的工作不仅仅是处理表格数据，还要做一些复杂的数值计算，这时候 NumPy 和 Pandas 结合 就特别强大：

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# 计算工资的标准化（Z-score）
df['工资标准化'] = (df['工资'] - np.mean(df['工资'])) / np.std(df['工资'])

print(df)

这类数据处理在 金融、医疗、推荐系统 中都非常常见，NumPy 处理数学计算，Pandas 处理数据结构，堪称完美搭档。

五、结语：让数据分析更优雅

数据分析说到底就是 如何高效处理和理解数据，而 NumPy 和 Pandas 让这个过程变得更简单、更优雅。无论你是数据科学家、分析师，还是对数据处理感兴趣的开发者，这两款工具都是必备技能。

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