Python科学计算库：numpy和pandas基础

# 1. 引言

## 1.1 什么是Python科学计算库
在Python中，科学计算库是指用于进行科学计算和数据分析的一系列库的集合。这些库提供了丰富的函数和工具，使得用户可以方便地进行数据处理、分析、可视化等操作。

## 1.2 numpy和pandas的作用和优势
- **Numpy**是Python中用于进行数值计算的一个重要库，它提供了丰富的数学函数和高效的多维数组对象，适合于处理大规模数据。
- **Pandas**是建立在Numpy之上的一个数据处理库，提供了用于快速、简单、灵活的数据结构，特别适用于时间序列数据和表格数据处理。

这两个库在数据分析和处理中扮演着重要的角色，为用户提供了强大的工具来进行数据处理、清洗和分析。接下来，我们将深入了解Numpy和Pandas的基础知识。

# 2. numpy基础

### 2.1 安装numpy

要安装numpy，在命令行中执行以下命令：

pip install numpy

### 2.2 数组对象: ndarray

#### 2.2.1 创建ndarray对象

import numpy as np

# 通过列表创建ndarray
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)

# 通过arange函数创建ndarray
arr2 = np.arange(1, 10, 2) # 从1开始，步长为2，直到小于10
print(arr2)

#### 2.2.2 数组索引和切片

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 索引
print(arr[0])  # 输出第一个元素

# 切片
print(arr[1:3])  # 输出第二个和第三个元素

### 2.3 数学运算和统计函数

#### 2.3.1 基本数学运算

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sum(arr))  # 求和
print(np.mean(arr)) # 求平均值

#### 2.3.2 统计函数

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 沿行方向求和
print(np.sum(arr, axis=1))

# 沿列方向求平均值
print(np.mean(arr, axis=0))

### 2.4 数组操作

#### 2.4.1 数组形状操作

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 改变数组形状
print(arr.reshape(3, 2))

#### 2.4.2 数组拼接和分割

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 横向拼接
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=1))

# 纵向拼接
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=0))

### 2.5 多维数组的计算和索引

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 数组计算
print(arr1 * arr2)

# 多维数组索引
print(arr[1, 0])  # 输出第二行第一个元素的值

该章节详细介绍了numpy的基础知识，包括安装numpy、创建ndarray数组、数组索引和切片、数学运算和统计函数、数组操作、多维数组的计算和索引等内容。numpy作为Python的科学计算库，为数据分析和处理提供了强大的支持。

# 3. pandas基础

pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入大量库和标准的数据模型，提供了高效、简便的操作大型数据集所需的工具。

#### 3.1 安装pandas
在开始学习 pandas 之前，我们需要先安装 pandas 库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

#### 3.2 数据结构介绍

##### 3.2.1 Series
Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

##### 3.2.2 DataFrame
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame 既有行索引，也有列索引。

#### 3.3 数据的读取和写入

##### 3.3.1 读取数据
pandas 可以读取多种文件格式的数据，如 CSV、Excel、JSON、HTML、SQL、以及一些其他格式的文本文件。其中，读取 CSV 格式的数据最为常见，可以使用 `read_csv` 函数进行读取。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

##### 3.3.2 写入数据
通过 pandas 也可以将数据写入到文件中，常见的方法是使用 `to_csv` 函数将 DataFrame 写入到 CSV 文件中。

# 写入CSV文件
data.to_csv('new_data.csv', index=False)

#### 3.4 数据清洗和处理

##### 3.4.1 缺失值处理
在实际数据分析中，经常会遇到数据缺失的情况。pandas 提供了多种方法来处理