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法學Pandas 是否依賴於 NumPy？
Pandas 基於 NumPy 構建，這意味著 Python pandas 包依賴於 NumPy 包，並且 pandas 還與許多其他第三方庫整合。所以我們可以說 NumPy 是 Pandas 執行所必需的。
pandas 庫在 pandas 資料物件的實現中大量依賴於 NumPy 陣列。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4], 'B':[5,6,7,8]})
print('Type of DataFrame: ',type(df))
print('Type of single Column A: ',type(df['A']))
print('Type of values in column A',type(df['A'].values))
print(df['A'].values)解釋
df 變數儲存一個使用 Python 字典建立的 DataFrame 物件，此 DataFrame 具有名為 A 和 B 的兩列。在上面的程式碼的第三行中，我們嘗試顯示 DataFrame 的型別，它將顯示 pandas core DataFrame。第四行將列印單列 A 的型別，結果輸出將是 pandas Series。第五行將顯示單列 A 中可用值的型別。
輸出
Type of DataFrame: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Type of single Column A: <class 'pandas.core.series.Series'> Type of values in column A <class 'numpy.ndarray'> array([1, 2, 3, 4], dtype=int64)
輸出的第三行顯示資料在上面的 pandas 示例中表示 NumPy 陣列物件。在我們的示例中，我們甚至沒有匯入 NumPy 包。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a','b'],['c','d'],['e','f'],['g','h']], columns=['col1','col2'])
print('Type of DataFrame: ',type(df))
print('Type of single Column A: ',type(df['col1']))
print('Type of values in column A',type(df['col1'].values))
print(df['col1'].values)解釋
在下面的示例中，我們有一個使用 Python 列表列表建立的 DataFrame df。此 DataFrame df 具有名為 col1 和 col2 的兩列。我們嘗試列印單列“col1”的型別，結果輸出將是 pandas Series。如果我們列印該列 col1 中可用值的型別，我們可以看到輸出將是 numpy.ndarray。
輸出
Type of DataFrame: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Type of single Column A: <class 'pandas.core.series.Series'> Type of values in column A <class 'numpy.ndarray'> ['a' 'c' 'e' 'g']
現在我們可以說 pandas 列可以基於 NumPy 陣列物件構建。在使用 Pandas 時，您無需專門匯入它。當您安裝 Pandas 時，您可以看到如果之前沒有安裝 NumPy，您的包管理器將自動安裝 NumPy 包。
更新於：2021年11月17日
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