1、NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 转换
NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 是 Python 中常用的两种数据结构，它们都用于存储和处理数据。NumPy 数组是一种多维数组，它可以存储一维、二维、三维或更高维的数据。NumPy 数组的优点是速度快、效率高，适合用于数值计算。Pandas DataFrame 是一种表格型数据结构，它由行和列组成。Pandas DataFrame 的优点是灵活性强，适合用于各种数据分析任务。
1）NumPy 数组与 Pandas DataFrame转换
可以使用 pd.DataFrame() 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame。
使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy
2）Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组
可以使用 df.to_numpy() 方法将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组。
使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy
3）NumPy 数组转换为 Pandas Series
可以使用 pd.Series() 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas Series。
使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy
2、Pandas 中使用 NumPy 函数
NumPy 函数可以直接应用于 Pandas 数据结构。
1）使用 NumPy 函数处理 Pandas DataFrame
使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy
2）使用 NumPy 函数处理 Pandas Series
使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy
3）计算时间序列数据的差分
使用示例：Python NumPy 与 Pandas 结合使用-CJavaPy标签：Python,DataFrame,数组,使用,NumPy,Pandas From： https://www.cnblogs.com/tinyblog/p/17908544.html