Pandas和NumPy的比较

我们知道Pandas是在NumPy的基础构建而来，因此，熟悉NumPy可以更加有效的帮助我们使用Pandas。

NumPy主要用C语言编写，因此，在计算还和处理一维或多维数组方面，它要比Python数组快得多。

创建数组

数组的主要作用是在一个变量中存储多个值。NumPy可以轻松地处理多维数组，示例如下:

import numpy as np
arr = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12])
print(type(arr))print ("打印新建数组: ",end="")#使用for循环读取数据 for l in range (0,5):
 print (arr[l], end=" ")1234567复制代码类型：[python]

输出结果：

<class 'numpy.ndarray'>
打印新建数组: 2 4 6 8 1012复制代码类型：[python]

虽然Python本身没有数组这个说法，不过Python提供一个array模块，用于创建数字、字符类型的数组，它能够容纳字符型、整型、浮点型等基本类型。示例如下：

import array#注意此处的 'l' 表示有符号int类型 arr = array.array('l', [2, 4, 6, 8, 10, 12])
print(type(arr))print ("新建数组: ",end="")
for i in range (0,5):
 print (arr[i], end=" ") 1234567复制代码类型：[python]

输出结果：

<class 'array.array'>
新建数组: 2 4 6 8 1012复制代码类型：[python]

布尔索引

布尔索引是NumPy的重要特性之一，通常与Pandas一起使用。它的主要作用是过滤DataFrame中的数据，比如布尔值的掩码操作。

下面示例展示了如何使用布尔索引访问DataFrame中的数据。

首先创建一组包含布尔索引的数据，如下所示：

import pandas as pd
dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"],
  'age': ["28", "39", "34", "36"]}
info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True])
print(info)12345复制代码类型：[python]

输出结果：

name ageTrue  Smith  28True   William  39False Phill  34True Parker  3612345复制代码类型：[python]

然后使用.loc访问索引为True的数据。示例如下：

import pandas as pd
dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"],
  'age': ["28", "39", "34", "36"]}
info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True])#返回所有为 True的数据  print(info.loc[True]) 123456复制代码类型：[python]

输出结果：

name ageTrue Smith  28True  William  39True   Parker  361234复制代码类型：[python]

重塑数组形状

在不改变数组数据的情况下，对数组进行变形操作，即改变数组的维度，比如2*3（两行三列）的二维数组变维3*2（三行两列）的二维数组。变形操作可以通过reshape()函数实现。

示例如下：

import numpy as np
arr = np.arange(16)
print("原数组: \n", arr)
arr = np.arange(16).reshape(2, 8)
print("\n变形后数组:\n", arr)
arr = np.arange(16).reshape(8 ,2)
print("\n变形后数组:\n", arr)1234567复制代码类型：[python]

输出结果：

原数组:

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15]

变形后数组:
[[ 0  1  2  3  4  5  6  7]
[ 8  9 10 11 12 13 14 15]]

变形后数组:
[[ 0  1]
[ 2  3]
[ 4  5]
[ 6  7]
[ 8  9]
[10 11]
[12 13]
[14 15]]123456789101112131415复制代码类型：[python]

Pdans与NumPy区别

Pandas和NumPy被认为是科学计算与机器学习中必不可少的库，因为它们具有直观的语法和高性能的矩阵计算能力。下面对Pandas与NumPy进行简单的总结，如下表所示：

比较项 Pandas NumPy
适应性 Pandas主要用来处理类表格数据。 NumPy 主要用来处理数值数据。
工具 Pandas提供了Series和DataFrame数据结构。 NumPy 构建了 ndarray array来容纳数据。
性能 Pandas对于处理50万行以上的数据更具优势。 NumPy 则对于50万以下或者更少的数据，性能更佳。
内存利用率 与 NumPy相比，Pandas会消耗大量的内存。 NumPy 会消耗较少的内存。
对象 Pandas 提供了 DataFrame 2D数据表对象。 NumPy 则提供了一个多维数组 ndarray 对象

转换ndarray数组

在某些情况下，需要执行一些NumPy数值计算的高级函数，这个时候您可以使用to_numpy()函数，将DataFrame对象转换为NumPyndarray数组，并将其返回。函数的语法格式如下：

DataFrame.to_numpy(dtype=None, copy=False)   1复制代码类型：[python]

参数说明如下：

dtype：可选参数，表示数据类型；

copy：布尔值参数，默认值为Fales，表示返回值不是其他数组的视图。

下面使用示例，了解该函数的使用方法。示例1：

info = pd.DataFrame({"P": [2, 3], "Q": [4.0, 5.8]})#给info添加R列 info['R'] = pd.date_range('2020-12-23', periods=2)
print(info)#将其转化为numpy数组 n=info.to_numpy()
print(n)
print(type(n))12345678复制代码类型：[python]

输出结果：

[[2 4.0 Timestamp('2020-12-23 00:00:00')]
[3 5.8 Timestamp('2020-12-24 00:00:00')]]12复制代码类型：[python]

可以通过type查看其类型，输出如下：

numpy.ndarray1复制代码类型：[python]

示例2：

import pandas as pd
#创建DataFrame对象info = pd.DataFrame([[17, 62, 35],[25, 36, 54],[42, 20, 15],[48, 62, 76]],
columns=['x', 'y', 'z'])
print('DataFrame\n----------\n', info)
#转换DataFrame为数组arrayarr = info.to_numpy()
print('\nNumpy Array\n----------\n', arr) 12345678复制代码类型：[python]

输出结果：

DataFrame
----------
  x   y   z0  17  62  351  25  36  542  42  20  153  48  62  76Numpy Array
----------
[[17 62 35]
[25 36 54]
[42 20 15]
[48 62 76]]
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