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Pandas 和 NumPy 是兩個非常強大的 Python 庫，它們經常一起使用以處理數據
Pandas 的 iloc 是基于整數索引的行和列選擇方式。iloc 只關心索引位置，而不關心索引標簽。這與 NumPy 的數組索引方式相似，因為 NumPy 也是基于整數索引的。例如，在 Pandas DataFrame 中，你可以使用 iloc[0:5, 2:4] 來選擇前 5 行和第 2 列到第 3 列的數據。在 NumPy 數組中，你可以使用相同的語法來選擇數據。
Pandas 和 NumPy 之間的數據轉換非常簡單。你可以將 Pandas DataFrame 轉換為 NumPy 數組，反之亦然。例如，要將 Pandas DataFrame 轉換為 NumPy 數組，你可以使用 df.to_numpy() 方法；要將 NumPy 數組轉換為 Pandas DataFrame，你可以使用 pd.DataFrame(array) 函數。
NumPy 的廣播功能可以與 Pandas 結合使用。廣播是 NumPy 的一種特性，允許你在不同形狀的數組之間進行操作，而無需顯式地調整它們的形狀。例如，你可以將一個標量值與 Pandas DataFrame 中的所有元素相加，這將自動應用 NumPy 的廣播規則。
Pandas 的 apply 和 agg 函數可以與 NumPy 函數結合使用。這些函數允許你在 DataFrame 或 Series 上應用自定義函數。你可以使用 NumPy 函數作為這些方法的參數，從而利用 NumPy 的強大功能。
總之，Pandas 和 NumPy 是互補的庫，它們可以一起使用以提高數據處理和分析的效率。Pandas 提供了豐富的數據結構和數據處理功能，而 NumPy 提供了高性能的數組操作和矢量化計算。通過將這兩個庫結合起來，你可以更輕松地處理復雜的數據任務。
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