python - Python 中的 Pandas 和 NumPy+SciPy 有什么区别？

Question

它们看起来都非常相似，我很好奇哪个软件包对财务数据分析更有利。

Answer 1

pandas 提供了基于 NumPy 构建的高级数据操作工具。NumPy 本身是一个相当低级的工具，类似于 MATLAB。另一方面，pandas 提供了丰富的时间序列功能、数据对齐、NA 友好的统计、groupby、合并和连接方法，以及许多其他便利。近年来，它在金融应用中变得非常流行。在我即将出版的书中，我将有一章专门介绍如何使用 pandas 进行财务数据分析。

Answer 2

pandas（以及几乎所有 Python 数值工具）都需要 Numpy。Pandas 并不严格要求 Scipy，但它被列为“可选依赖项”。我不会说 pandas 是 Numpy 和/或 Scipy 的替代品。相反，它是一个额外的工具，它提供了一种在 Python 中处理数字和表格数据的更简化的方式。您可以使用 pandas 数据结构，但可以自由地使用 Numpy 和 Scipy 函数来操作它们。

Answer 3

Pandas 提供了一种操作表格的好方法，因为您可以轻松进行分箱（在 Python 中将数据框分箱到 pandas 中）并计算统计数据。pandas 中另一个很棒的地方是 Panel 类，您可以将一系列具有不同属性的图层连接起来，并使用 groupby 函数将其组合起来。