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python pandas 数据结构——迹忆客-ag捕鱼王app官网
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
