熊貓和熊貓的高效功能
Numpy是Python環境下的擴展庫，支持大量的維度數組。
和矩陣運算；Pandas也是Python環境下的數據操作和分析。
軟件包和強大的數據分析庫。兩者都可以在日常數據分析中找到。
舉足輕重，沒有Numpy和熊貓的支持，數據點。
分析會變得極其困難。但是有時候我們需要加快數據分析的速度。發生了什麽事?
有什麽辦法可以幫助我們嗎？
讓我給妳介紹壹下Numpy和Pandas的功能。這些高效的功能將使
數據分析更加簡單方便。
Numpy的六大高效功能
Numpy是用於科學計算的Python語言擴展包，它通常包含強大的
n維數組對象，復雜函數，用於集成C/C++和Fortran世代。
代碼工具和有用的線性代數，傅立葉變換和隨機數生成功能。
除了以上明顯的用途，Numpy還可以用於壹般數據的效率。
定義任何數據類型的多維容器。這讓Numpy
可以實現與各種數據庫的無縫快速集成。
接下來，逐壹分析六個Numpy函數。
熊貓和熊貓的高效功能
參數分區()
在arg partition()的幫助下，Numpy可以找出n條最大的電纜。
引用，這些找到的索引也將被輸出。然後我們根據需要做數值。
排序。
全部關閉()
All close()用於匹配兩個數組，並獲得壹個由布爾值表示的輸出。如果
在容差範圍內，兩個數組不相等，
那麽all close()返回False。這個函數對於檢查兩個數組是否相似很有用。
非常有用。
夾子()
Clip()將數組中的值保持在壹個區間內。有時候，我們需要
確保該值在上限和下限範圍內。為此，我們可以使用Numpy的
clip()函數實現了這個目標。給定壹個區間，該區間之外的值將被剪裁。
到音程邊緣。
熊貓和熊貓的高效功能
提取()
顧名思義，extract()就是在壹定條件下從數組中提取特定的元素。
蘇。借助extract()，我們還可以使用and或or等條件。
哪裏()
其中()用於從數組中返回滿足特定條件的元素。例如，它
返回滿足特定條件的數值的索引位置。SQL中的Where()和making
條件相似的地方。
百分位()
Percentile()用於計算特定軸方向上數組元素的第n個百分位數。
數數。
以上是Numpy擴展包的六大高效功能，相信對妳有幫助。
熊貓數據統計軟件包的六大高效功能
Pandas也是壹個Python包，它提供了快速、靈活和
壹種具有卓越表達能力的數據結構，旨在使處理結構化(表格、多維、不同
結構)和時間序列數據變得簡單和直觀。
Pandas適用於以下類型的數據:
熊貓和熊貓的高效功能
具有異構列的表格數據，如SQL表或Excel表；
有序和無序(不壹定是固定頻率)的時間序列數據；
具有行/列標簽的任意矩陣數據(同構或異構)；
其他任意形式的統計數據集。事實上，數據根本不需要標記。
把它放進熊貓的結構裏。
熊貓擅長對付以下幾種類型:
Pandas也是壹個Python包，它提供了快速、靈活和
壹種具有卓越表達能力的數據結構，旨在使處理結構化(表格、多維、不同
結構)和時間序列數據變得簡單和直觀。
Pandas適用於以下類型的數據:
易於處理浮點數據和非浮點數據中的缺失數據(用NaN表示
);
可調整大小:可以從數據框或更高維度的對象中插入。
或者刪除列；
顯式數據可以自動對齊:對象可以顯式對齊到壹組標簽中，也可以與。
用戶可以簡單地選擇忽略標簽，使系列、數據框等自動。
對齊數據；
熊貓和熊貓的高效功能
靈活的分組功能，對數據集進行拆分-套用-合並等操作，並將數據錄入
行聚合和轉換；
簡化將數據轉換為數據框對象的過程，數據框對象基本上是
Python和NumPy數據結構中不同索引的不規則數據；
基於標簽的大數據集智能切片、索引和子集設置；
更直觀地合並和連接數據集；
更加靈活地重塑和透視數據集；
軸的分級標記(可能包含多個標記)；
用於從平面文件(CSV和帶分隔符的文件)下載文件的強大IO工具
Excel文件，數據添加到數據庫，並從HDF 5格式保存。
|加載數據；
時間序列的具體功能:數據範圍生成、頻率轉換和移動窗口系統。
設計、數據移動和滯後等。
read_csv(nrows=n)
大多數人犯的壹個錯誤是他們仍然會保存。csv文件當他們不需要它的時候。
完整閱讀。如果未知。csv文件有10GB，然後讀取整個。
A.csv文件會非常不明智，不僅占用大量內存，而且開銷很大。
時間。我們需要做的就是從。csv文件，然後根據需要導入它們。
繼續導入。
熊貓和熊貓的高效功能
地圖()
map()函數根據相應的輸入映射Series的值。用於連接
序列中的每壹個值都被另壹個值所代替，這個值也可能來自壹個函數
它可能來自字典或系列。
應用()
Apply()允許用戶傳遞函數並將它們應用到Pandas序列中的。
每壹個價值。
是在)
Is in()用於過濾數據幀。Is in()有助於選擇具有特定
值的行
復制()
函數的作用是:復制熊貓對象。當壹個數據幀被分配給另壹個時
壹個數據幀，如果其中壹個數據幀被改變，則另壹個數據幀
的值也會改變。為了防止這種問題，可以使用copy()函數。
select_d類型()
select_d types()的作用是根據d types列返回數據框列。
的子集。此函數的參數可以設置為包括擁有特定數據類的所有數據類。
或者設置為排除具有特定數據類型的列。
最後，pivot_table()也是熊貓裏非常有用的函數。
如果妳對excel中pivot_table()的用法有所了解，那就不是了
往往很容易上手。