【Pandas驯化-01】一文介绍 Pandas中的Dataframe和Series 区别

【Pandas】驯化-01一文介绍 Pandas中的Dataframe和Series 区别

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🌵文章目录🌵

🎯 一、Pandas 是什么？
💡 二、Pandas中Series
🔍 三、Pandas中的DataFrame
📚 四、总结与展望

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🎯 一、Pandas 是什么？

Pandas是小量数据分析的大杀器，在目前国内数据挖掘比赛、工作、金融量化中常用工具，常用来处理类似execl中的结构化数据，和Python语言以及其他可视化的工具包结合使得其在数据分析、数据挖掘、算法分析领域大放异彩。
如果想要从事数据分析以及算法等相关的工作，Pandas是一个必不可少的工作，本来带大家来认识Pandas中数据格式daframe和series的使用和区别。

💡 二、Pandas中Series

在pandas中，Series是一种一维的数据结构，类似于数组或列表。它由两部分组成：数据的序列和相应的索引。可以使用pandas中的pd.Series()函数来创建一个Series对象。其中，数据可以是Python列表、NumPy数组或标量。索引可以是默认的整数索引，也可以是自定义的标签索引。

Series对象的特点之一是它的元素是有序排列的，并且每个元素都有相应的索引。这使得对数据的访问和处理更加方便。。以下是一个基本的使用示例：

import pandas as pd# 创建一个Series对象，可以通过列表，字典，数组都行
data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
series = pd.Series(data, index)data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
series = pd.Series(data, index)print(series)print(series)print(output.shape)  # 应该输出 (10, 32, 512)，与query的shape一致A    10
B    20
C    30
D    40
E    50
dtype: int64# 查询相关原始的方法
series[0]  # 通过整数索引访问第一个元素
series['a']  # 通过标签索引访问键为'a'的元素
series[1:3]  # 获取索引为1到2的元素

🔍 三、Pandas中的DataFrame

在pandas中，DataFrame是一种二维数据结构，类似于关系型数据库中的表格。它由多个Series对象按列组成，并且每列可以具有不同的数据类型。
DataFrame可以看作是一个带有行和列索引的二维表格，其中每一行表示数据集中的一条记录，每一列表示一种特征或属性。
可以使用pandas中的pd.DataFrame()函数来创建一个DataFrame对象。可以传入多种类型的数据作为数据源，例如Python列表、NumPy数组、字典或其他DataFrame对象。下面是一个创建DataFrame对象的示例代码：

import pandas as pd# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'Age': [25, 30, 35, 40],'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Chengdu']}df = pd.DataFrame(data)print(df)
Name  Age       City
0    Alice   25    Beijing
1      Bob   30   Shanghai
2  Charlie   35  Guangzhou
3    David   40    Chengdu