7、NumPy在数据处理与分析中的实用技巧

NumPy在数据处理与分析中的实用技巧

1. 社交媒体数据分析中的NumPy应用

在社交媒体分析中，我们常常需要处理包含不同类型数据的数组。假设我们有一个包含网红信息的数组，第一列是粉丝数量，第二列是网红名称。为了找出粉丝超过1亿的网红，我们可以运用NumPy的多种概念。

首先，由于数组可能包含字符串和数值等不同类型的数据，NumPy会将数据转换为能表示数组中所有数据的类型。我们要对数据数组的第一列进行数值比较，检查每个值是否大于100（这里可能代表1亿，具体根据数据含义）。为此，我们先使用 .astype(float) 将数组转换为浮点类型。

import numpy as np
# 示例数据
inst = np.array([['150', '@instagram'], ['80', '@example1'], ['120', '@selenagomez'], ['90', '@example2'], ['130', '@cristiano'], ['110', '@beyonce']])
# 转换类型并进行比较
bool_array = inst[:, 0].astype(float) > 100
# 使用布尔索引选取网红名称
superstars = inst[bool_array, 1]
print(superstars)

上述代码通过以下步骤实现功能：
1. inst[:, 0].astype(float) ：将第一列数据转换为浮点类型。
2. inst[:, 0].as