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目錄

一、NumPy：數值計算的效率提升器

二、Pandas：數據處理與分析的利器

三、實戰演練：NumPy與Pandas的聯合應用

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一、NumPy：數值計算的效率提升器

在數據分析與科學計算的世界里，NumPy是一個不可或缺的工具。通過NumPy，我們可以輕松創建和操作多維數組，提高數值計算的效率。從數組的基本操作到高級統計分析，NumPy都為我們提供了豐富的功能。

• 創建數組：NumPy提供了多種創建數組的方法，如使用numpy.array()從現有數據創建，或者使用numpy.zeros(), numpy.ones(), numpy.eye()等函數創建特定類型的數組。
• 數組操作：NumPy支持各種數組級別的運算，如元素級運算、廣播機制下的運算等，大大簡化了數值計算的過程。
• 統計分析：NumPy還提供了豐富的統計函數，如求均值、標準差、方差等，幫助我們更好地理解數據分布。

二、Pandas：數據處理與分析的利器

Pandas是基于NumPy構建的一個數據分析庫，它提供了數據結構和分析工具，使數據處理變得更加簡單高效。無論是數據清洗、轉換還是可視化，Pandas都能幫助我們輕松完成。

• 數據結構：Pandas提供了兩種主要的數據結構——DataFrame和Series，它們分別用于存儲表格型數據和一維數組型數據。
• 數據操作：Pandas提供了豐富的數據操作功能，如數據選擇、排序、分組、連接等，使我們能夠輕松地進行數據處理。
• 數據可視化：Pandas還支持與各種可視化庫（如Matplotlib、Seaborn等）的集成，使我們能夠輕松地將數據轉化為圖表，更直觀地展示數據。

三、實戰演練：NumPy與Pandas的聯合應用

??? NumPy和Pandas是Python數據分析中非常重要的兩個庫。NumPy提供了高效的數值計算能力，而Pandas則提供了強大的數據處理和分析功能。下面，我們將通過一個實戰演練來展示NumPy與Pandas的聯合應用。

??? 假設我們有一個數據集，包含了某公司員工的工資信息，包括員工ID、姓名、部門、基本工資、獎金等字段。我們將使用這個數據集來進行一系列的數據處理和分析。

??? 首先，我們需要導入NumPy和Pandas庫，并讀取數據集：

import numpy as np  
import pandas as pd  # 讀取CSV文件  
data = pd.read_csv('employee_salary.csv')

??? 接下來，我們可以使用Pandas對數據進行一些基本的處理，比如查看數據的前幾行、描述性統計等：

# 查看數據的前5行  
print(data.head())  # 查看數據的描述性統計信息  
print(data.describe())

??? 現在，假設我們想要對數據集進行一些更復雜的處理。比如，我們想要計算每個部門的平均工資和最高工資，并將結果按照工資從高到低排序。這可以通過Pandas的分組（groupby）和聚合（agg）功能來實現：

# 按照部門分組，并計算平均工資和最高工資  
department_stats = data.groupby('部門')[['基本工資', '獎金']].agg(['mean', 'max'])  # 將結果按照平均工資從高到低排序  
department_stats_sorted = department_stats.sort_values(('基本工資', 'mean'), ascending=False)  print(department_stats_sorted)

??? 接下來，我們可以使用NumPy來進行一些數值計算。比如，我們想要計算所有員工的總工資（基本工資+獎金）的標準差：

# 計算總工資列  
data['總工資'] = data['基本工資'] + data['獎金']  # 使用NumPy計算標準差  
std_dev = np.std(data['總工資'])  print(f"總工資的標準差為: {std_dev}")

??? 最后，我們可以使用Pandas和NumPy聯合進行更復雜的數據分析。比如，我們想要找出總工資高于平均工資加一倍標準差的員工：

# 計算平均工資和標準差  
mean_salary = data['總工資'].mean()  
std_salary = data['總工資'].std()  # 找出總工資高于平均工資加一倍標準差的員工  
high_salary_employees = data[data['總工資'] > mean_salary + std_salary]  print(high_salary_employees)

??? 這個實戰演練展示了NumPy與Pandas的聯合應用，在數據處理和分析中發揮了強大的作用。通過這兩個庫的聯合使用，我們可以輕松地進行數據清洗、轉換、聚合和數值計算等操作。?

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