详解pandas中Series()和DataFrame()的区别与联系

 更新时间:2023年01月11日 10:06:17   作者:我是小蚂蚁  
本文主要介绍了详解pandas中Series()和DataFrame()的区别与联系,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

区别:

  • series,只是一个一维数据结构,它由index和value组成。
  • dataframe,是一个二维结构,除了拥有index和value之外,还拥有column。

联系:

  • dataframe由多个series组成,无论是行还是列,单独拆分出来都是一个series。

代码演示:

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

data = {'Country':['Belgium', 'India', 'Brazil'],
        'Capital':['Brussels', 'New Delhi', 'Brasilia'],
        'Population':[11190846, 1303171035, 207847528]
        }

# Series

s1 = Series(data['Country'])
print(s1)
'''
0    Belgium
1      India
2     Brazil
dtype: object
'''
print(s1.values) # 类型: <class 'numpy.ndarray'>
'''
['Belgium' 'India' 'Brazil']
'''
print(s1.index)
'''
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
'''

# 为Series指定index
s1 = Series(data['Country'], index=['A', 'B', 'C'])
print(s1)
''' 索引更改
A    Belgium
B      India
C     Brazil
dtype: object
'''


# Dataframe

df1 = pd.DataFrame(data)
print(df1)
'''
     Capital  Country  Population
0   Brussels  Belgium    11190846
1  New Delhi    India  1303171035
2   Brasilia   Brazil   207847528
'''

print(df1['Capital']) # 类型: series
'''
0     Brussels
1    New Delhi
2     Brasilia
Name: Capital, dtype: object
'''


print(df1.iterrows()) # 返回 一个 生成器 <generator object DataFrame.iterrows at 0x7f226a67b728>

for row in df1.iterrows():
    print(row)
    print(row[0], row[1])
    print(type(row[0]), type(row[1]))
    break
''' 
print(row) 返回了一个元组
(0, Capital       Brussels
Country        Belgium
Population    11190846
Name: 0, dtype: object)
'''
'''
print(row[0], row[1]) 的返回值
0 Capital       Brussels
Country        Belgium
Population    11190846
Name: 0, dtype: object
'''
'''
print(type(row[0]), type(row[1]))
<class 'int'> <class 'pandas.core.series.Series'>

row[1] 是一个 series,而且原来的列名,现在变成了现在的索引名,
由此可见,dataframe是由多个行列交错的series组成。
'''

# 现在可以 构建几个series
s1 = pd.Series(data['Country'])
s2 = pd.Series(data['Capital'])
s3 = pd.Series(data['Population'])
df_new = pd.DataFrame([s1, s2, s3], index=['Country', 'Captital', 'Population'])
print(df_new)
'''
                   0           1          2
Country      Belgium       India     Brazil
Captital    Brussels   New Delhi   Brasilia
Population  11190846  1303171035  207847528

可以看到,行 和 列 都是颠倒的,因此需要进行一下转置
'''

print(df_new.T)
'''
   Country   Captital  Population
0  Belgium   Brussels    11190846
1    India  New Delhi  1303171035
2   Brazil   Brasilia   207847528

'''

'''
总结:
    series, 就是一个 一维 的数据结构,它是由 index 和 value 组成。
    dataframe, 是一个 二维 数据结构,它由多个 series 构成。
'''

到此这篇关于详解pandas中Series()和DataFrame()的区别与联系的文章就介绍到这了,更多相关pandas Series()和DataFrame()内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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