Pandas数据结构

发表时间:2020-01-12

Pandas处理以下三个数据结构 -

  • 系列(Series)
  • 数据帧(DataFrame)
  • 面板(Panel)

这些数据结构构建在Numpy数组之上,这意味着它们很快。


维数和描述

考虑这些数据结构的最好方法是,较高维数据结构是其较低维数据结构的容器。 例如,DataFrameSeries的容器,PanelDataFrame的容器。

数据结构维数描述
系列11D标记均匀数组,大小不变。
数据帧2一般2D标记,大小可变的表结构与潜在的异质类型的列。
面板3一般3D标记,大小可变数组。

构建和处理两个或更多个维数组是一项繁琐的任务,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,减少了用户的思考。

例如,使用表格数据(DataFrame),在语义上更有用于考虑索引(行)和列,而不是轴0和轴1

可变性

所有Pandas数据结构是值可变的(可以更改),除了系列都是大小可变的。系列是大小不变的。

注 - DataFrame被广泛使用,是最重要的数据结构之一。面板使用少得多。


系列

系列是具有均匀数据的一维数组结构。例如,以下系列是整数:10,23,56...的集合。

关键点

  • 均匀数据
  • 尺寸大小不变
  • 数据的值可变


数据帧

数据帧(DataFrame)是一个具有异构数据的二维数组。 例如,

姓名年龄性别等级
Maxsu254.45
Katie342.78
Vina463.9
Liax女4.6

上表表示具有整体绩效评级组织的销售团队的数据。数据以行和列表示。每列表示一个属性,每行代表一个人。

列的数据类型

上面数据帧中四列的数据类型如下:

类型
姓名字符串
年龄整数
性别字符串
等级浮点型

关键点

  • 异构数据
  • 大小可变
  • 数据可变


面板

面板是具有异构数据的三维数据结构。在图形表示中很难表示面板。但是一个面板可以说明为DataFrame的容器。

关键点

  • 异构数据
  • 大小可变
  • 数据可变

文章来源互联网,尊重作者原创,如有侵权,请联系管理员删除。邮箱:417803890@qq.com / QQ:417803890


Python Free

邮箱:417803890@qq.com
QQ:417803890

皖ICP备19001818号
© 2019 copyright www.pythonf.cn - All rights reserved

微信扫一扫关注公众号:

联系方式

Python Free