Python Pandas 简明教程

Introduction to Data Structures

熊猫处理以下三个数据结构 −

这些数据结构建立在 Numpy 阵列的基础上，也就是说它们很快。

思考这些数据结构的最佳方式是，高维数据结构是其低维数据结构的一个容器。例如，数据框是序列的容器，面板是数据框的容器。

Data Structure

Dimensions

Description

Series

1D 标记的同类阵列，大小不可变。

Data Frames

通用 2D 标记，具有可变大小的表格结构，具有潜在的异构类型列。

Panel

常规 3D 标记的、大小可变阵列。

构建和处理两个或多个维度阵列是一项繁琐的任务，在编写函数时考虑数据集的方向负担由用户承担。但是，使用 Pandas 数据结构，用户的脑力负担会减轻。

例如，对于表格数据（DataFrame），考虑 index （行）和 columns 比考虑轴 0 和轴 1 在语义上更有帮助。

所有 Pandas 数据结构都是值可变的（可以更改），但除了 Series 之外，其余的大小都是可变的。Series 的大小不可变。

Note − DataFrame 用途广泛，是最重要的数据结构之一。Panel 用途少得多。

Series 是具有齐次数据的一维类似数组的结构。例如，以下系列收集了整数 10、23、56、…

DataFrame 是一个具有异构数据的二维数组。例如，

该表表示一个组织的销售团队及其总体绩效评级的表示，数据以行和列表示。每一列表示一个属性，每一行表示一个人。

四列的数据类型如下 −

Column

Type

Name

String

Age

Integer

Gender

String

Rating

Float

Panel 是一个具有异类数据的三个维度数据结构。很难以图形方式表示 Panel。但可以将 Panel 阐释为 DataFrame 的容器。