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是否需要使用NumPy代替Pandas处理数据以提高性能？

Pandas和NumPy是Python数据科学领域中最基础的两个库，他们都可以读取大量的数据并对数据做计算等处理。有很多的操作他们都能做。那么，这两个Python库在数据处理的性能上有什么差别呢？今天在Reddit上看到一个有意思的讨论和大家分享一下。

PandasTutor——一个用于可视化pandas操作的神器

pandas是Python中一个非常重要的分析工具，在数据处理方面应用非常广泛。但是，也是因为pandas包含的操作很多，所以初学者很多时候也不能特别能理解这些操作。 为了让初学者能够充分理解pandas中的操作，Pandas Tutor将pandas的操作变成可视化的过程，让我们充分理解这个过程。

pandas的get_dummies方法在机器学习中的应用及其陷阱

pandas.get_dummies是pandas中一种非常高效的方法。它最主要的作用是可以将分类变量转变成dummy变量，也就是虚拟变量。这篇博客将简要的介绍一下pandas.get_dummies()方法，并描述其在机器学习中的应用的一些注意事项。

pandas.DataFrame.to_csv和dask.dataframe.to_csv在windows下保存csv文件出现多个换行结果

使用pandas的DataFrame和dask的DataFrame保存数据到csv文件时候会出现两个换行符的情况。本文描述如何解决。

Pandas的DataFrame选择行或者列的注意事项

Pandas中的DataFrame选择某些行和某些列是有很多中操作和选择的，不太容易记，这里整理一下。

pandas的一些使用技巧

pandas的使用