一、Numpy

numpy相当于一个数组但又不等于数组
1.基本操作
在这里插入图片描述导入库之后使用查看生成数组以及格式
可以对不同数组进行操作，也可以对一个数组里的内容进行操作
产生一个二维数组

也可以根据需要生成全为0/1/随机数的数组

2.切片
在这里插入图片描述
可以生成一个数组并输出其中的某些值/对某些值进行修改。这样修改会改变原本数组的内容，若希望对其重新幅值但不改变其中的内容，则需要一个副本

将数组的某些数取出来赋给一个新变量，然后对新变量进行幅值，不改变原有的数组值。

二、Pandas

Pandas主要是使用的其中Series，DataFrame两个函数，前者更像一维数组，后者更像多维数组（表格）
1。Series.基本使用
在这里插入图片描述

Series其实就是对numpy的array进行了封装，添加了索引功能

也可以对索引单独赋值
在这里插入图片描述
对对应索引的值进行更改以及查看某个索引是否属于数组内

2.字典与Series关系
将字典改为S形式

对索引进行修改

2。DataFrame基本使用
创建一个数组，dataframe按二维的方式输出，且可以让输出按照指定的顺序
在这里插入图片描述
有两种方法都能对指定的数组进行提取

还可以对数组进行新增操作

对输出进行转置操作

先对索引进行重命名，若重命名后索引值大于开始给定的值，可以使用fill_value进行重新幅值
也可以不进行幅值，直接使用上面的值/下面的值进行幅值
在这里插入图片描述

2.删除NA
对省略的值直接进行删除

上面与下面的不同是上面语句将有NA的全部行删除（删除两列）而下面只删除全部为缺省的数据

要删除全为缺省的一列，则需要对axis赋值为1
还可以对缺省值进行填充处理，这是对data2的副本进行处理，所以输出为data2.fillna（0）
在这里插入图片描述
若要直接对data2进行处理