Pandas | 01 數據結構

Pandas的三種數據結構：

• 系列(Series)
• 數據幀(DataFrame)
• 面板(Panel)

這些數據結構，構建在Numpy數組之上，這意味着它們很快

 

維數和描述

考慮這些數據結構的最好方法是，較高維數據結構是其較低維數據結構的容器。 例如，DataFrame是Series的容器，Panel是DataFrame的容器。

數據結構	維數	描述
系列	1	1D標記均勻數組，大小不變。
數據幀	2	通常2D標記，大小可變的表結構與潛在的異質類型的列。
面板	3	通常3D標記，大小可變數組。

 

構建和處理兩個或更多個維數組是一項繁瑣的任務，用戶在編寫函數時要考慮數據集的方向。 可是使用Pandas數據結構，減小了用戶的思考。例如，使用表格數據(DataFrame)，在語義上更有用於考慮索引(行)和列，而不是軸0和軸1。

 

可變性

全部Pandas數據結構是值可變的(能夠更改)，除了系列都是大小可變的。系列是大小不變的。

注 - DataFrame被普遍使用，是最重要的數據結構之一。面板使用少得多。

 

1、系列

系列是具備均勻數據的一維數組結構。例如，如下系列是整數：10,23,56，...的集合。

關鍵點

• 均勻數據
• 尺寸大小不變
• 數據的值可變

 

2、數據幀

數據幀(DataFrame)是一個具備異構數據的二維數組。 例如，

姓名	年齡	性別	等級
Maxsu	25	男	4.45
Katie	34	女	2.78
Vina	46	女	3.9
Lia	女	x女	4.6

上表數據以行和列表示。每列表示一個屬性，每行表明一我的。

 

列的數據類型

上面數據幀中四列的數據類型以下：

列	類型
姓名	字符串
年齡	整數
性別	字符串
等級	浮點型

 

關鍵點

• 異構數據
• 大小可變
• 數據可變

 

3、面板

面板是具備異構數據的三維數據結構。在圖形表示中很難表示面板。可是一個面板能夠說明爲DataFrame的容器。

關鍵點

• 異構數據
• 大小可變
• 數據可變