Numpy 如何保留pandas结构使用numpy和scikit函数

在数据分析中，使用Numpy和pandas常常是标配，但是很多情况下我们需要在这两者之间进行转换。在这个过程中，如何保持pandas的数据结构，使用Numpy和scikit函数是一个常见的问题，本文将介绍如何解决这个问题。

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怎么理解Numpy和pandas的区别？

Numpy是一个Python科学计算的基础库，主要用于高级数学、线性代数和随机自动数据。它的主要对象是多维数组，也可以处理矩阵和其他类型的数据。Numpy是一个非常快速、便捷和高效的数据存取方式，可以处理数以百万计的数据。

与此相对，pandas是一个用于数据分析和建模的库，它扩展了Numpy的数组对象，添加了Series和DataFrame两个常见的数据结构。在pandas中，Series是一个一维数组对象，它支持处理标签索引，而DataFrame则是一个二维数组对象，用于表示表格形式的数据，可以用表格的方式进行处理。

如何将Numpy函数应用于pandas？

在数据分析的过程中，我们常常需要将Numpy函数应用于pandas的数据结构中。如果直接使用Numpy函数，会导致结果丢失pandas的数据结构，并且会自动将pandas转换为Numpy数组，因此需要找到一种方法来在Numpy和pandas之间检查并转换数据。下面是一个示例，说明如何保留pandas的数据结构，并应用Numpy函数。

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[2,3,4],'c':[3,4,5]})
print("数据框 DataFrame:\n",df)
print("数据框DataFrame + 1 :\n", df + 1)
print("数据框DataFrame的每个元素+1 :\n", df.applymap(lambda x: x+1))
print("整个数据框 DataFrame + 1 使用Numpy的add:\n", np.add(df,1))

这里，我们创建了一个简单的数据框DataFrame，并使用不同的方法演示了如何使用Numpy函数。首先，我们演示了pandas的数据框DataFrame +1，它会保留pandas的数据结构，并且增加1，但会自动将pandas转换为Numpy数组。其次，为了保留pandas的数据结构，我们使用了applymap方法，该方法会在数据框中所有的单元格中都应用lambda函数。最后，我们还使用了Numpy的add函数来实现DataFrame +1，该函数不会自动将pandas转换为Numpy数组，而是保留pandas的数据结构。

如何在Scikit中使用pandas？

与应用Numpy函数的情况类似，Scikit也对pandas的数据结构有一定的限制。但是，我们可以使用pandas提供的一些工具来解决这个问题，我们可以直接将pandas中的数据框作为输入给Scikit，而无需对其进行任何转换。下面是一个示例，演示如何在Scikit中使用pandas的数据框。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd

iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
knn.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

在这个示例中，我们使用Scikit的数据集Iris，按照标准的机器学习流程，将其转换为pandas的数据框，并使用train_test_split方法将其拆分为训练集和测试集。然后，我们使用Scikit的KNN分类器来拟合数据，并计算准确率得分。在这个过程中，我们没有被限制为只能使用Numpy数组，而是直接使用了pandas的数据框。