Python Pandas中DataFrame和矩陣的區別？

在本文中，我們將向您展示Python Pandas中DataFrame和矩陣之間的區別。

DataFrame和矩陣都是二維資料結構。一般來說，DataFrame可以包含多種型別的資料（數值型、字元型、因子型等），而矩陣只能儲存一種型別的資料。

Python中的DataFrame

在Python中，DataFrame是一個二維的、表格狀的、可變的資料結構，可以儲存包含各種資料型別物件的表格資料。DataFrame具有以行和列形式標記的軸。DataFrame在資料預處理中是很有用的工具，因為它提供了寶貴的資料處理方法。DataFrame還可以用於建立透視表和使用Matplotlib繪製資料。

DataFrame的應用

  • DataFrame可以執行各種任務，例如擬合統計公式。

  • 資料處理（矩陣無法進行，必須先轉換為DataFrame）

  • 可以將行轉置為列，反之亦然，這在資料科學中非常有用。

建立示例DataFrame

演算法（步驟）

以下是執行所需任務的演算法/步驟：

  • 使用import關鍵字匯入**pandas、numpy**模組，並使用別名。

  • 使用pandas模組的**DataFrame()**函式建立一個DataFrame。

  • 列印輸入DataFrame。

示例

下面的程式使用DataFrame()函式返回一個DataFrame：

# importing pandas, numpy modules with alias names
import pandas as pd
import numpy as np

# creating a dataframe
inputDataframe = pd.DataFrame({'Name': ['Virat', 'Rohit', 'Meera', 'Nick', 'Sana'], 'Jobrole': ['Developer', 'Analyst', 'Help Desk', 'Database Developer', 'Finance accountant'], 'Age': [25, 30, 28, 25, 40]})

# displaying the dataframe
print(inputDataframe)

輸出

執行上述程式將生成以下輸出：

   Name             Jobrole      Age
0  Virat            Developer    25
1  Rohit            Analyst      30
2  Meera            Help Desk    28
3  Nick  Database   Developer    25
4  Sana  Finance    accountant   40

Python中的矩陣

矩陣是組織在二維矩形網格中的同質資料集的集合。它是一個m*n陣列，具有相同的資料型別。它由向量輸入建立。行和列的數量是固定的。Python支援矩陣的多種算術運算，例如加法、減法、乘法和除法。

矩陣的應用

  • 它在經濟學中非常有用，可以計算GDP（國內生產總值）或人均收入等統計資料。

  • 它也適用於研究電氣和電子電路。

  • 列印輸入DataFrame。

  • 矩陣用於調查研究，例如繪製圖表。

  • 這在機率和統計中很有用。

透過將矩陣轉換為DataFrame進行矩陣乘法

演算法（步驟）

以下是執行所需任務的演算法/步驟：

  • 使用import關鍵字匯入**pandas**模組，並使用別名。

  • 建立兩個變數分別儲存兩個輸入矩陣。

  • 使用pandas模組的**DataFrame()**函式（建立DataFrame）為第一個和第二個矩陣建立DataFrame，並將它們儲存在單獨的變數中。此處資料載入到pandas DataFrame中。

  • 列印輸入矩陣1的DataFrame。

  • 透過應用**shape**屬性來列印輸入矩陣1的維度（形狀）。

  • 列印輸入矩陣2的DataFrame。

  • 透過應用**shape**屬性來列印輸入矩陣2的維度（形狀）。

  • 使用**dot()**函式將兩個矩陣inputMatrix_1和inputMatrix_2相乘，並建立一個變數來儲存結果。

  • 列印inputMatrix_1和inputMatrix_2矩陣乘法的結果矩陣。

  • 透過應用shape屬性來列印結果矩陣的維度（形狀）。

示例

下面的程式使用DataFrame()函式返回一個DataFrame：

# importing pandas module
import pandas as pd

# input matrix 1
inputMatrix_1 = [[1, 2, 2],
   [1,  2, 0],
   [1,  0, 2]]

# input matrix 2
inputMatrix_2 = [[1, 0, 1],
   [2, 1, 1],
   [2, 1, 2]]

# creating a dataframe of first matrix
#(here data is loaded into a pandas DataFrames)
df_1 = pd.DataFrame(data=inputMatrix_1)

# creating a dataframe of second matrix
df_2 = pd.DataFrame(data=inputMatrix_2)

# printing the dataframe of input matrix 1
print("inputMatrix_1:")
print(df_1)

# printing the dimensions(shape) of input matrix 1
print("The dimensions(shape) of input matrix 1:")
print(df_1.shape)
print()

# printing the dataframe of input matrix 2
print("inputMatrix_2:")
print(df_2)

# printing the dimensions(shape) of input matrix 1
print("The dimensions(shape) of input matrix 2:")
print(df_2.shape)
print()

# multiplying both the matrices inputMatrix_1 and inputMatrix_2
result_mult = df_1.dot(df_2)

# Printing the resultant of matrix multiplication of inputMatrix_1 and inputMatrix_2
print("Resultant Matrix after Matrix multiplication:")
print(result_mult)

# printing the dimensions(shape) of resultant Matrix
print("The dimensions(shape) of Resultant Matrix:")
print(result_mult.shape)

輸出

inputMatrix_1:
0 1 2
0 1 2 2
1 1 2 0
2 1 0 2
The dimensions(shape) of input matrix 1:
(3, 3)

inputMatrix_2:
0 1 2
0 1 0 1
1 2 1 1
2 2 1 2
The dimensions(shape) of input matrix 2:
(3, 3)

Resultant Matrix after Matrix multiplication:
0 1 2
0 9 4 7
1 5 2 3
2 5 2 5
The dimensions(shape) of Resultant Matrix:
(3, 3)

以下是矩陣和DataFrame的區別表。

矩陣 vs DataFrame

矩陣 DataFrame
它是組織在二維矩形結構中的資料集的集合 它儲存具有多個數據型別的資料表，這些資料表位於多個稱為欄位的列中。
矩陣是一個m*n陣列，具有相同的資料型別 DataFrame是長度相同的向量的列表。DataFrame是矩陣的泛化形式。
矩陣具有固定數量的行和列。 DataFrame具有可變數量的行和列。
同質的 異質的

結論

在這個程式中，我們學習了Python中矩陣和DataFrame的區別。我們還學習瞭如何建立DataFrame以及如何將矩陣轉換為DataFrame。

更新於：2022年10月31日

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