Pandas - 数据结构简介

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  简述

  Pandas 处理以下三种数据结构 -

  • 级数(Series)
  • 数据框(DataFrame)
  • 控制板(Panel)

  这些数据结构建立在 Numpy 数组之上，这意味着它们速度很快。
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  尺寸和说明

  考虑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	一维标记的同构数组，大小不可变。
  数据框（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。
  控制板（Panel）	3	通用 3D 标记、大小可变的数组。

  构建和处理二维或更多维数组是一项繁琐的任务，用户在编写函数时需要考虑数据集的方向。但是使用 Pandas 数据结构，减少了用户的脑力劳动。

  例如，对于表格数据（DataFrame），考虑index（行）和columns而不是轴 0 和轴 1。

  可变性

  所有 Pandas 数据结构的值都是可变的（可以更改），除了 Series 之外的所有数据结构的大小都是可变的。系列是大小不可变的。

  注意− DataFrame 应用广泛，是最重要的数据结构之一。面板使用少得多。
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  Series

  系列是具有同质数据的一维数组结构。例如，以下系列是整数 10、23、56、……的集合

  10

  23

  56

  17

  52

  61

  73

  90

  26

  72

  关键点

  • 同质数据
  • 大小不可变
  • 数据可变的值
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  数据框（DataFrame）

  DataFrame 是一个包含异构数据的二维数组。例如，

  Name	Age	Gender	Rating
  Steve	32	Male	3.45
  Lia	28	Female	4.6
  Vin	45	Male	3.9
  Katie	38	Female	2.78

  该表表示组织的销售团队的数据及其整体绩效评级。数据以行和列的形式表示。每列代表一个属性，每一行代表一个人。
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  列的数据类型

  四列的数据类型如下 -

  列	类型
  Name	String
  Age	Integer
  Gender	String
  Rating	Float

  关键点

  • 异构数据
  • 大小可变
  • 数据可变
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  控制板（Panel）

  Panel 是一种具有异构数据的三维数据结构。很难用图形表示面板。但是面板可以说明为 DataFrame 的容器。

  关键点

  • 异构数据
  • 大小可变
  • 数据可变