熊猫是否依赖于 NumPy？
Pandas建立在NumPy之上，这意味着Pythonpandas包依赖于NumPy包以及许多其他3rd方库的Pandas。所以我们可以说Numpy是操作Pandas所必需的。
pandas库在很大程度上依赖于Numpy数组来实现pandas数据对象。
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)解释
df变量存储了一个使用python字典创建的DataFrame对象，这个DataFrame有2列，分别命名为A和B。在上面代码的第三个中，我们试图显示我们的dataFrame的类型，它将显示Pandas核心Dataframe。第四行将打印单列的类型，即A结果输出将是熊猫系列。第五行将显示该单列A中可用的值类型。
输出结果
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)
输出的第三行显示数据代表我们上面的熊猫示例中的Numpy数组对象。在我们的示例中，我们甚至没有导入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)解释
在下面的示例中，我们有一个使用python列表列表创建的DataFramedf。这个DataFramedf有2列名为col1和col2。我们尝试打印单列“col1”的类型，结果输出将是熊猫系列。如果我们打印该列col1中可用值的类型，我们可以看到输出将是numpy.ndarray。
输出结果
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']
现在我们可以说pandas列可以建立在NumPy数组对象的基础上。在使用Pandas时，您不需要专门导入它。当你安装Pandas时，你可以看到如果你之前没有安装过NumPy，你的包管理器会自动安装Numpy包。