Pandas數據結構

Pandas處理以下三個數據結構 -

  • 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,DataFrameSeries的容器,PanelDataFrame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

一般2D標記,大小可變的表結構與潛在的異質類型的列。

面板

3

一般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。 但是使用Pandas數據結構,減少了用戶的思考。

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

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

注 - DataFrame被廣泛使用,是最重要的數據結構之一。面板使用少得多。

系列

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

Pandas數據結構

關鍵點

  • 均勻數據
  • 尺寸大小不變
  • 數據的值可變

數據幀

數據幀(DataFrame)是一個具有異構數據的二維數組。 例如,

姓名

年齡

性別

等級

Maxsu

25

4.45

Katie

34

2.78

Vina

46

3.9

Lia

x女

4.6

上表表示具有整體績效評級組織的銷售團隊的數據。數據以行和列表示。每列表示一個屬性,每行代表一個人。

列的數據類型

上面數據幀中四列的數據類型如下:

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

面板

面板是具有異構數據的三維數據結構。在圖形表示中很難表示面板。但是一個面板可以說明爲DataFrame的容器。

關鍵點

  • 異構數據
  • 大小可變
  • 數據可變