Pandas 系列 Vs. 单列数据帧

介绍

本文比较和对比Python的Pandas库的单列DataFrames和Pandas Series数据结构。本文的目标是明确解释这两个数据结构，它们的相似之处和区别。为了帮助读者选择适合他们特定用例的最佳选择，本文包含了两种结构之间的比较以及关于数据类型、索引、切片和性能等方面的实际示例。本文适用于基本和中级水平的Python程序员，他们已经熟悉Pandas，并希望更深入地了解这两个关键的数据结构。

什么是Pandas

Pandas是一个开源的Python包，提供简单的数据结构和工具，用于处理结构化数据时进行数据分析。在Python中，它经常用于涉及数据处理、分析和可视化的任务。用户可以使用Pandas的两种主要对象，Series（一维标签数组）和DataFrame（一种二维标签数据结构，其中包含可能是不同类型的列），有效地管理和分析数据。除了管理缺失数据、合并和分组数据、时间序列分析、统计分析和其他任务外，Pandas还提供了各种函数和技术。

什么是Pandas Series

Pandas Series是一个Python的一维标签数组，可以容纳任何形式的数据（整数、浮点数、字符串等）。它类似于数据库中的表或电子表格中的列。由于索引的存在，系列的每个组成部分都有唯一的标识。可以使用列表、数组、字典和现有的Series对象来创建新的Series。它们是Pandas库的一个重要组成部分，通常用于数据操作和分析任务。更复杂的Pandas DataFrame数据结构，类似于一个二维表，由多个Series对象组成，也严重依赖于Series。

示例

import pandas as pd

# Create a Pandas Series from a list
data = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
s = pd.Series(data)

# Print the Series
print(s)

输出

输出显示了Series的索引在左列，以及Series的关联值在右列。在这个示例中，”dtype”（数据类型）为”int64″表示该Series由整数组成。

0    1000
1    2000
2    3000
3    4000
4    5000
dtype: int64

解释

• 第一行导入了Pandas库，并为了简便起见将其重命名为”pd”。

• 第二行创建了一个包含一些数据的Python列表。

• 通过调用pd.Series()方法并将数据作为输入提供，第三行从数据列表构建了一个Pandas Series。

• 第四行将Series打印到控制台。

什么是单列DataFrame

pandas中的一种数据结构是单列DataFrame。它是Python中流行的数据分析工具包，具有两个维度，一个列和可能有很多行的表格数据格式。它可以与一个特定的DataFrame实例进行比较，其中单个列包含所有的数据。

有多种方法可以生成单列DataFrame，包括从更大的DataFrame中选择一个列或从头开始构建一个新的DataFrame。在进行分析或可视化之前格式化和重塑数据时，它们可能对执行对单列数据操作很有帮助。

示例

import pandas as pd

# Create a DataFrame with a single column using a Python list
data = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1'])

# Print the DataFrame
print(df)

输出

Column1
0     1000
1     2000
2     3000
3     4000
4     5000

在这段代码中，我们构建了一个名为data的字典，其值为[1000, 2000, 3000, 4000, 5000]，而键为Column1。然后使用pd.DataFrame()方法使用这个字典生成一个DataFrame。生成的DataFrame每行包含五个来自输入列表的值，并且有一个名为”Column1″的列，行数与值的数量一致。

然后使用print()方法显示结果DataFrame。

这只是使用pandas创建的单列DataFrame的一个示例。你也可以将多个Series对象组合成一个DataFrame，或者从一个更大的DataFrame中选择一列来创建一个单列DataFrame。

Pandas Series和单列DataFrame的区别

尽管Pandas Series和单列DataFrame有很多相似之处，但两者之间还是存在一些关键的区别。

维度

数据的维度是Pandas Series和单列DataFrame最明显的区别。Series只有一列数据，而单列DataFrame包含一个数据列和一个索引列。数据的标签包含在索引中，即第二列。

功能

尽管Series和单列DataFrame共享许多常见功能，但在额外功能上还是存在一些区别。单列DataFrame可以进行额外的功能，如过滤、合并和连接，而Series则不行。

数据对齐

基于索引标签，Pandas Series可以与另一个Series或DataFrame对齐。即使索引标签的顺序不同，对齐操作也会确保数据正确匹配。单列DataFrame也支持数据对齐，但是它是由列标签来确定的。

性能

对于仅涉及一列数据的操作，Series比单列DataFrame更快。这是因为Series的结构比只有一列的DataFrame更简单直接。

如表所示，Pandas Series是一维的数据数组，而单列DataFrame是一个具有一列的二维表格。两者之间的主要区别在于：对于单列DataFrame，索引是可选的，而Series必须定义索引。

单列DataFrame由一个标签的单列组成，而Series没有任何列或列标签。最后，单列DataFrame还为列提供了一个可选的名称，而Series还可以包含可选的名称。

何时使用Pandas Series或单列DataFrame

当您只有一列数据并且不需要进行任何需要DataFrame的操作时，通常应使用Pandas Series。当您需要DataFrame的额外功能（如过滤、合并和连接）时，应使用单列DataFrame。

在处理大型数据集时，考虑使用Series而不是单列DataFrame对性能的影响是至关重要的。对于只需要一列数据的操作，Series通常比单列DataFrame更快。

结论

总而言之，在Python中，Pandas Series和单列DataFrame都是用于数据分析的有用数据结构。虽然它们有许多相似之处，但在维度、功能、数据对齐和性能方面也有一些关键区别。了解这些差异在决定使用哪种数据结构进行数据分析任务时是很重要的。