Pandas与NumPy的区别

Pandas 是一个用Python语言编写的开源、BSD授权的库。Pandas提供高性能、快速、易于使用的数据结构和数据分析工具，用于处理数字数据和时间序列。Pandas是建立在numpy库上的，并以Python、Cython和C等语言编写。在pandas中，我们可以从各种文件格式导入数据，如JSON、SQL、Microsoft Excel等。

示例:

# Importing pandas library
import pandas as pd
 
# Creating and initializing a nested list
age = [['Aman', 95.5, "Male"], ['Sunny', 65.7, "Female"],
       ['Monty', 85.1, "Male"], ['toni', 75.4, "Male"]]
 
# Creating a pandas dataframe
df = pd.DataFrame(age, columns=['Name', 'Marks', 'Gender'])
 
# Printing dataframe
df

输出:

Numpy :它是python的基本库，用于进行科学计算。它提供了高性能的多维数组和处理这些数组的工具。一个n umpy数组是一个由正整数的元组索引的数值（同一类型）的网格，numpy数组速度快，易于理解，并给用户提供了跨数组进行计算的权利。

示例:

# Importing Numpy package
import numpy as np
 
# Creating a 3-D numpy array using np.array()
org_array = np.array([[23, 46, 85],
                      [43, 56, 99],
                      [11, 34, 55]])
 
# Printing the Numpy array
print(org_array)

输出:

a [23 46 85]
[43 56 99]
[11 34 55]]

Pandas与NumPy之间的差异表如下。