Pandas Series与单列DataFrame

介绍

本文比较了Python Pandas库的单列DataFrame和Pandas系列数据结构的异同。本文的目标是清晰地解释这两种数据结构、它们的相似点和不同点。为了帮助读者在他们特定的用例中选择最佳选择，它包含了两种结构之间的比较和关于数据类型、索引、切片和性能等方面的实际示例。本文适合已经熟悉Pandas且希望更深入了解这两个关键数据结构的初级和中级Python程序员。

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

什么是Pandas？

一个名为Pandas的Python开源包提供了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（一维标记数组）和DataFrame（具有可能不同类型的列的二维标记数据结构）有效地管理和分析数据。除了管理丢失的数据、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？

一个名为Pandas Series的Python一维标记数组可以持有任何形式的数据（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。由于索引的唯一标识，系列的每个组件都有一个独特的标识。可以使用列表、数组、字典和现有的序列对象创建新的Series。它们是Pandas库的重要组成部分，通常用于数据操作和分析任务。更复杂的Pandas DataFrame数据结构，它类似于二维表格，由多个Series对象组成，也大量依赖Series。

示例

import pandas as pd

# 从列表创建Pandas系列
data = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
s = pd.Series(data)

# 打印Series
print(s)

输出

输出在左列中显示了Series的索引，在右列中显示了Series的相应值。在这个例子中，”int64″的”dtype”（数据类型）表示该系列包含整数。

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

说明

在第一行导入了Pandas库，为了简洁，将其重命名为”pd.”
在第二行创建了一个带有一些数据的Python列表。
通过调用pd.Series()方法并提供数据作为输入，第三行从数据列表构建了一个Pandas Series。
第四行将Series打印到控制台中。

什么是单列DataFrame？

单列DataFrame是pandas中一种数据结构，它是Python中一种流行的数据分析工具包。这种表格数据格式有两个维度，一列和可能有很多行。它可以与一个包含所有数据的单列DataFrame的特定实例进行比较。有多种方法可以生成单列DataFrame，包括从较大的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的格式化和重塑数据时，它们可以有助于对单个数据列执行操作。

示例

import pandas as pd

#使用Python列表创建一个只有一列的DataFrame
data = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1'])

#打印DataFrame
print(df)

输出

在这段代码中，我们创建了一个名为data的字典，其中有一个键Column1和值为[1000、2000、3000、4000、5000]。然后使用pd.DataFrame()方法使用这个字典生成一个DataFrame。生成的DataFrame包含一个名为“Column1”的列和一定数量的行，每行包含来自输入列表的一个值。

接下来，使用print()方法展示了生成的DataFrame。

这只是使用pandas制作单列DataFrame的一个示例。你还可以将多个Series对象组合成一个DataFrame，或者从一个更大的DataFrame中选择一列来创建单列DataFrame。