Python NumPy 和 Pandas 区别及常用操作

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NumPy和Pandas在作用、数据结构、数据操作以及数据索引方面存在明显区别。

NumPy主要用于数值计算和科学计算，提供了多维数组（ndarray）进行高效数据存储与操作。Pandas则专长于数据处理与分析，通过DataFrame和Series结构，支持不同数据类型，适合处理表格形式数据。

NumPy数组使用整数或布尔索引，数据类型要求一致。Pandas的DataFrame和Series则提供标签索引，操作更直观、灵活。

NumPy操作包括数学、数组运算，如加法、平均值、标准差等，适用于数值计算。Pandas则提供数据操作，如索引、筛选、排序、合并、透视表等，专为高级数据处理与分析设计。

NumPy常用操作包括生成随机数、数组合并、赋值修改、NaN和Inf处理等。Pandas常用操作涉及DataFrame行列使用、合并、筛选、转换、遍历、保存等，功能覆盖数据处理与分析的各个环节。