NumPy是Python中最常用的数值计算库之一，它提供了高效的多维数组对象以及对这些数组进行操作的函数。NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个用于存储同类型数据的多维数组。
以下是NumPy的一些基础操作和应用示例：
ndarray对象：使用np.array()函数可以创建一个ndarray对象，例如np.array([1, 2, 3])。ndarray对象的属性，如shape、dtype和size，获取数组的形状、数据类型和元素个数。array[0]和array[1:3]。Pandas是一个用于数据分析和处理的强大库，它基于NumPy构建，并提供了更高级的数据结构和分析工具。Pandas的两个核心数据结构是Series和DataFrame。
Series：类似于一维数组，是一种带有标签的数据结构。它由一组数据和与之相关的索引组成。可以使用pd.Series()函数创建一个Series对象。DataFrame：类似于二维表格或电子表格，是Pandas中最常用的数据结构。它由一组Series对象组成，每个Series对象代表表格中的一列。可以使用pd.DataFrame()函数创建一个DataFrame对象。以下是Pandas的一些基本操作和应用示例：
pd.read_csv()函数从CSV文件中加载数据，或使用pd.read_excel()函数从Excel文件中加载数据。df.dropna()删除包含缺失值的行或列。df.groupby()方法将数据按照某个或多个条件进行分组，并应用聚合函数进行计算。Pandas提
供了多种方法来加载和处理数据，以便进行后续的分析和处理。
以下是Pandas数据加载、清洗与整理的一些常用操作：
pd.read_csv()函数可以从CSV文件中加载数据。你可以指定文件路径、分隔符、编码等参数来适应不同的数据源。df.dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列。使用df.fillna()方法可以填充缺失值。df.duplicated()方法可以判断是否存在重复值。使用df.drop_duplicates()方法可以删除重复值。df.rename()方法可以重命名列名或索引名。使用df.replace()方法可以替换特定的值。df.concat()函数可以合并多个DataFrame对象。使用df.merge()方法可以根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并。Pandas提供了许多数据分析技巧和工具，以便进行数据处理、分析和可视化。
以下是Pandas数据分析技巧的一些常见应用：
df.pivot_table()方法可以根据指定的行和列对数据进行透视，以便进行聚合和分析。df.plot()方法进行数据可视化。你可以绘制折线图、柱状图、散点图等。