Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy

Pandas概述: Pandas是一个用于数据分析的Python库，成为了工业标准。它基于NumPy库构建，并且拥有类似的概念和语法。Pandas对于有和没有编程背景的人都易于使用，能够快速处理大量异质数据。

关键特性: Pandas引入了异质类型和索引两个关键特性，这让它在处理数据时比Excel和数据库更有优势。异质类型意味着每一列可以有不同的数据类型，而索引功能可以加快列查询的速度。

Polars: Polars是一个类似于Pandas的库，使用Rust编写，因此在速度上有所提升。它不依赖NumPy但保持了相似的语法，使得从Pandas迁移到Polars的学习成本较低。

系列文章结构: Pandas图鉴系列文章共分为四部分，分别介绍Pandas的动机、Series和Index、DataFrames以及MultiIndex。这些内容将逐个呈现。

Part 1 Motivation: 举例说明了在处理大数据时Pandas与NumPy的不同。NumPy的同质性质和结构化数组在处理大规模异质数据时存在局限性，而Pandas则能够更直观、更高效地处理。

性能比较: Pandas在处理特定操作时比NumPy更快，尤其是在处理含有缺失值的大型数组时。虽然在小数组操作上Pandas相对较慢，但实际影响不大。

参考资料: 提供了Pandas和Polars的官方网站链接。

公众号推广: 文章推广了『数据STUDIO』公众号，该公众号专注于Python和数据科学领域，提供从入门到进阶的内容，并鼓励读者关注和设为星标。