La diferencia entre df y pd
1. Diferentes funciones: pandas (pd) es una poderosa herramienta de análisis y procesamiento de datos que proporciona estructuras de datos flexibles y funciones de operación de datos, como lectura de datos, limpieza de datos, conversión de datos y agrupación de datos. agregación de datos, etc. Numpy (df) es una biblioteca para cálculos numéricos que proporciona funciones de cálculo numérico eficientes, como operaciones de matriz, funciones matemáticas, operaciones de álgebra lineal, etc.
2. Diferentes estructuras de datos: Las estructuras de datos utilizadas por Panda son Series y DataFrame. Una serie es una matriz de etiquetas unidimensional, similar a una matriz de etiquetas o un diccionario, que puede almacenar diferentes tipos de datos. DataFrame es una estructura de datos tabular bidimensional que consta de varias series. Puede considerarse como una estructura de datos similar a una tabla de Excel. La principal estructura de datos utilizada por numpy es ndarray, que se utiliza para almacenar datos multidimensionales del mismo tipo.