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Python Pandas 数据结构

Pandas 处理以下三种数据结构：

  • Series
  • DataFrame
  • Panel

这些数据结构建立在 Numpy 数组之上，这也意味着它们速度很快。

维度

了解这些数据结构的最佳方式是，可以这样认为，高维数据结构是其低维数据结构的容器。比如 DataFrame 是 Series 的容器，Panel 是 DataFrame 的容器。

数据结构 维度 描述
Series 1 一维标记齐次数组，大小不可变。
DataFrame 2 具有潜在异构类型列的通用 2D 标记、大小可变的表格结构。
Panel 3 一般 3D 标记的大小可变数组。

构建和处理二维或更多维数组是一个比较麻烦的任务，用户在编写函数时要考虑数据集的方向。但是使用 Pandas 数据结构可以减少用户的脑力劳动。

例如，对于表格数据 (DataFrame)，考虑行和列的索引比考虑轴 0 和轴 1在语义上更有帮助。

可变性

所有 Pandas 数据结构都是值可变的（可以更改），除了 Series 之外数据结构大小也是可变的。Series 数据结构大小不可变。

注意- DataFrame 的使用是最广泛的并且是最重要的数据结构之一。Panel 的使用要少得多。

Series

Series 是具有同构数据的一维数组状结构。例如，以下 Series 是整数 10、23、56、……的集合。

10 23 56 17 52 61 73 90 26 72

关键点

  • 值都是同一种数据类型
  • 数据结构大小不可变
  • 数据值可变

DataFrame

DataFrame 是一个具有异构数据的二维数组。例如，

姓名 年龄 性别 评分
Steve 32 Male 3.45
Lia 28 Female 4.6
Vin 45 Male 3.9
Katie 38 Female 2.78

每列的数据类型

列 类型
姓名 String
年龄 Integer
性别 String
评分 Float

关键点

  • 异构数据
  • 大小可变
  • 数据可变

Panel

面板是一种具有异构数据的三维数据结构。很难用图形表来表示面板。但是面板可以被描述为 DataFrame 的容器。

关键点

  • 异构数据
  • 大小可变
  • 数据可变

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