• 系列(Series)
  • 数据帧(DataFrame)
  • 面板(Panel)

这些数据结构构建在Numpy数组之上,这意味着它们很快。

考虑这些数据结构的最好方法是,较高维数据结构是其较低维数据结构的容器。 例如,DataFrameSeries的容器,PanelDataFrame的容器。

数据结构 维数 描述
系列 1 1D标记均匀数组,大小不变。
数据帧 2 一般2D标记,大小可变的表结构与潜在的异质类型的列。
面板 3 一般3D标记,大小可变数组。

构建和处理两个或更多个维数组是一项繁琐的任务,用户在编写函数时要考虑数据集的方向。 但是使用Pandas数据结构,减少了用户的思考。

例如,使用表格数据(DataFrame),在语义上更有用于考虑索引(行)和列,而不是轴0和轴1

可变性

所有Pandas数据结构是值可变的(可以更改),除了系列都是大小可变的。系列是大小不变的。

注 - DataFrame被广泛使用,是最重要的数据结构之一。面板使用少得多。

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