Pandas 和 NumPy 是两个非常强大的 Python 库，它们经常一起使用以处理数据
Pandas 的 iloc 是基于整数索引的行和列选择方式。iloc 只关心索引位置，而不关心索引标签。这与 NumPy 的数组索引方式相似，因为 NumPy 也是基于整数索引的。例如，在 Pandas DataFrame 中，你可以使用 iloc[0:5, 2:4] 来选择前 5 行和第 2 列到第 3 列的数据。在 NumPy 数组中，你可以使用相同的语法来选择数据。
Pandas 和 NumPy 之间的数据转换非常简单。你可以将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组，反之亦然。例如，要将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组，你可以使用 df.to_numpy() 方法；要将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame，你可以使用 pd.DataFrame(array) 函数。
NumPy 的广播功能可以与 Pandas 结合使用。广播是 NumPy 的一种特性，允许你在不同形状的数组之间进行操作，而无需显式地调整它们的形状。例如，你可以将一个标量值与 Pandas DataFrame 中的所有元素相加，这将自动应用 NumPy 的广播规则。
Pandas 的 apply 和 agg 函数可以与 NumPy 函数结合使用。这些函数允许你在 DataFrame 或 Series 上应用自定义函数。你可以使用 NumPy 函数作为这些方法的参数，从而利用 NumPy 的强大功能。
总之，Pandas 和 NumPy 是互补的库，它们可以一起使用以提高数据处理和分析的效率。Pandas 提供了丰富的数据结构和数据处理功能，而 NumPy 提供了高性能的数组操作和矢量化计算。通过将这两个库结合起来，你可以更轻松地处理复杂的数据任务。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
