1、NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 转换
NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 是 Python 中常用的两种数据结构，它们都用于存储和处理数据。NumPy 数组是一种多维数组，它可以存储一维、二维、三维或更高维的数据。NumPy 数组的优点是速度快、效率高，适合用于数值计算。Pandas DataFrame 是一种表格型数据结构，它由行和列组成。Pandas DataFrame 的优点是灵活性强，适合用于各种数据分析任务。
1）NumPy 数组与 Pandas DataFrame转换
可以使用 pd.DataFrame() 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame。
2）Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组
可以使用 df.to_numpy() 方法将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组。
使用示例：
3）NumPy 数组转换为 Pandas Series
可以使用 pd.Series() 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas Series。
使用示例：
2、Pandas 中使用 NumPy 函数
NumPy 函数可以直接应用于 Pandas 数据结构。
1）使用 NumPy 函数处理 Pandas DataFrame
使用示例：
2）使用 NumPy 函数处理 Pandas Series
使用示例：
3）计算时间序列数据的差分
使用示例：