sklearn和sklearn-pandas有什么区别

`sklearn`和`sklearn-pandas`都是Python机器学习库，但它们有不同的侧重点和目的：

1. **scikit-learn (sklearn)**：这是最知名的Python机器学习库，提供了一系列用于监督学习、无监督学习、模型选择和评估以及数据预处理的模块。它是基于NumPy和SciPy库构建的，专注于基本的数据分析和建模功能。用户需要手动对数据进行转换和清洗，然后应用sklearn提供的算法。

2. **sklearn-pandas**：这是一个扩展库，建立在`pandas` DataFrame之上，它的目标是使数据分析和机器学习更便捷。它提供了直接操作DataFrame的功能，比如内置的列转换、缺失值处理等，使得特征工程更为直观。此外，它也集成了一些sklearn常用方法的便捷版本，如`fit_transform`和`predict`可以直接应用于DataFrame，提高了代码简洁性和可读性。

简而言之，`sklearn`提供底层的机器学习工具，而`sklearn-pandas`则是在`pandas`框架下增加了对sklearn功能的封装，使得数据科学家在处理数据集时能够更加高效地应用机器学习。