Pandas与NumPy联动实战教程：数据处理与数值计算的完美结合，解决复杂问题

# 1. Pandas与NumPy概述

**1.1 Pandas简介**

Pandas是一个用于数据处理和分析的强大Python库。它提供了一个灵活的数据结构——数据框，可以存储和操作各种数据类型。数据框类似于Excel电子表格，允许用户轻松地处理、查询和可视化数据。

**1.2 NumPy简介**

NumPy是一个用于科学计算的Python库。它提供了高效的多维数组对象，以及用于数值计算、线性代数和统计分析的广泛函数。NumPy数组是底层的、高效的数据结构，用于存储和操作数值数据。

# 2.1 Pandas数据结构与操作

### 2.1.1 数据框和序列

**数据框（DataFrame）**

数据框是一种二维表状数据结构，类似于Excel电子表格。它由行和列组成，行表示数据记录，列表示特征或属性。

**序列（Series）**

序列是一种一维数组，类似于Python中的列表。它包含一个值序列，可以是任何数据类型。序列通常用作数据框中的列或作为独立的数据结构。

**数据框和序列的创建**

import pandas as pd

# 从列表创建数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 从字典创建序列
data = {'数学': 90, '英语': 85, '物理': 95}
series = pd.Series(data)

### 2.1.2 数据操作与转换

**数据选择**

* `loc`：按行索引和列索引选择数据
* `iloc`：按行号和列号选择数据
* `query`：按条件过滤数据

**数据操作**

* `head()`：查看数据框的前几行
* `tail()`：查看数据框的最后几行
* `sort_values()`：按列对数据框进行排序
* `drop()`：删除行或列
* `fillna()`：填充缺失值

**数据转换**

* `astype()`：转换数据类型
* `apply()`：对每一行或每一列应用函数
* `groupby()`：按列分组数据
* `merge()`：合并多个数据框

**代码块：数据选择和转换**

# 按姓名选择数据
df_selected = df.loc[df['姓名'] == '李四']

# 按行号和列号选择数据
df_selected = df.iloc[1, 1]

# 按条件过滤数据
df_filtered = df.query('年龄 > 25')

# 转换数据类型
df['年龄'] = df['年龄'].astype(float)

# 对每一行应用函数
df['总分'] = df.apply(lambda row: row['数学'] + row['英语'] + row['物理'], axis=1)

**逻辑分析：**

* `loc`和`iloc`用于按行索引和列索引或行号和列号选择数据，提供了灵活的数据选择方式。
* `query`使用条件表达式过滤数据，可以实现复杂的数据筛选。
* `astype()`用于转换数据类型，确保数据的一致性和可操作性。
* `apply()`允许对每一行或每一列应用自定义函数，扩展了数据操作的可能性。

# 3.1 Pandas数据可视化

#### 3.1.1 绘制图表和图形

Pandas提供了丰富的绘图函数，可以轻松地创建各种类型的图表和图形，包括：

- **折线图：** `plot()` 函数可以绘制折