Python中的pandas和numpy有什么不同？pandas和numpy的区别详解

Python中常见的数据分析包就包括了numpy和pandas，其中numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效，pandas是基于numpy的数据分析工具，能更方便的操作大型数据集。最近有很多的小伙伴想要知道它们之间是区别，下面一起来看看吧。

一、pandas

在Python中，它是一种对数据进行处理的工具，可以处理大量的数据集，其主要的结果为Series和DataFrame，其中Series就像一个一维数组，和numpy中的array比较的接近。

二、numpy

如果我们要处理的数据结构是一个n维的数组对象，就可以使用这个包就那些操作，在Python中也可以使用list表示，但是没有这种表示的方式更加的高效，并且随着数据的增大，运行的效率也会降低。当我们使用numpy包之前，需要对它进行导入，因为它是Python中的第三方工具，使用import语句导入即可。还要使用as进行别名的操作，方便在程序中对它进行调用，np就是numpy包的简写。例如:

import numpy as np

三、pandas和numpy的区别

这两个包的最大的区别就是在数据结构的处理上，如下：

1、numpy处理是数据结构一般是一个多维的数组，任意维数的数组结构都可以，但是在处理单个数组的时候，希望所有的数据都是同一种的数据类型；而pandas的处理的数据结构只能是一个一维或者是二维数组，但是对于数据内部的类型没有特定的要求，意思就是说，可以是不同的数据类型。numpy的数据结构值能对数字进行索引，而pandas数据结构既支持数字索引还可以对标签进行索引。

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