Pandas 与其他 Python 库的集成：打造数据分析生态系统，实现数据分析全流程

# 1. Pandas 数据处理基础**

Pandas 是 Python 中一个强大的数据处理库，它提供了用于数据操作、清理和分析的各种工具。Pandas 的核心数据结构是 DataFrame，它是一个类似于表格的结构，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观测值。

Pandas 提供了一系列函数来处理 DataFrame，包括：

* **数据选择：**使用 loc 和 iloc 索引和切片 DataFrame
* **数据操作：**使用算术运算符和函数执行数据转换和操作
* **数据分组：**使用 groupby 将数据分组并应用聚合函数
* **数据合并：**使用 merge 和 join 合并来自不同 DataFrame 的数据

# 2. Pandas 与 NumPy 的集成

### 2.1 NumPy 数组的导入和操作

NumPy（Numerical Python）是一个强大的 Python 库，用于科学计算和数据处理。它提供了一个多维数组对象，称为 `ndarray`，用于高效地存储和操作数值数据。

#### NumPy 数组的导入

要导入 NumPy，请使用以下命令：

import numpy as np

#### NumPy 数组的创建

可以通过多种方式创建 NumPy 数组：

- 从 Python 列表或元组：

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

- 从标量值：

arr = np.full((3, 3), 5)  # 创建一个 3x3 的数组，所有元素为 5

- 从其他 NumPy 数组：

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2))  # 将两个数组连接起来

#### NumPy 数组的操作

NumPy 数组支持各种操作，包括：

- 算术运算：加法、减法、乘法、除法
- 比较运算：等于、不等于、大于、小于
- 逻辑运算：与、或、非
- 统计函数：求和、求平均值、求标准差

### 2.2 Pandas DataFrame 与 NumPy 数组之间的转换

Pandas DataFrame 和 NumPy 数组是两种不同的数据结构，但它们可以相互转换。

#### 从 DataFrame 转换为 NumPy 数组

要从 DataFrame 转换为 NumPy 数组，可以使用 `values` 属性：

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'age': [20, 25, 30]})
arr = df.values

#### 从 NumPy 数组转换为 DataFrame

要从 NumPy 数组转换为 DataFrame，可以使用 `DataFrame()` 函数：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])

### 2.3 NumPy 函数在 Pandas DataFrame 中的应用

NumPy 提供了丰富的函数，可以应用于 Pandas DataFrame。这些函数包括：

- 统计函数：`mean()`, `std()`, `sum()`
- 数学函数：`log()`, `exp()`, `sqrt()`
- 数组操作函数：`concatenate()`, `split()`, `reshape()`

#### 应用 NumPy 函数

要应用 NumPy 函数，可以使用 `apply()` 方法：

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'age': [20, 25, 30]})
df['age_log'] = df['age'].apply(np.log)

#### 代码示例

以下代码示例演示了 NumPy 函数在 Pandas DataFrame 中的应用：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'age': [20, 25, 30]})

# 应用 NumPy 的 log 函数
df['age_log'] = df['age'].apply(np.log)

# 打印 DataFrame
print(df)

**输出：**

   name  age  age_log
0  Alice   20    2.995732
1    Bob   25    3.218876
2  Carol   30    3.40119