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，這意味著它們很快。

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。

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。

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，

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：

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為DataFrame的容器。

關鍵點

• 異構數據
• 大小可變
• 數據可變