Pandas Series與單列DataFrame對比

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簡介

本文比較和對比了Python的Pandas庫中的單列DataFrame和Pandas Series資料結構。本文的目標是清楚地解釋這兩種資料結構，它們的相似性和差異。為了幫助讀者為其特定用例選擇最佳方案，本文包含了這兩種結構的比較以及關於資料型別、索引、切片和效能等方面的實際示例。本文適合初級和中級Python程式設計師，他們已經熟悉Pandas，並希望更深入地瞭解這兩種關鍵資料結構。

什麼是Pandas？

Pandas是一個開源的Python包，在處理結構化資料時，提供簡單的資料結構和資料分析工具。它在Python中經常用於資料處理、分析和視覺化任務。Pandas的兩個主要物件型別——Series（一維標記陣列）和DataFrame（一個具有可能不同型別列的二維標記資料結構）——允許使用者有效地管理和分析資料。Pandas還提供廣泛的功能和方法來處理缺失資料、合併和分組資料、時間序列分析、統計分析等等。

什麼是Pandas Series？

Pandas Series是一個一維的帶標籤的Python陣列，可以儲存任何型別的資料（整數、浮點數、字串等）。它類似於資料庫中的表或電子表格中的一列。Series中的每個元素都透過索引具有唯一的識別符號。可以使用列表、陣列、字典和現有的Series物件來建立新的Series。它們是Pandas庫中的一個核心組成部分，經常用於資料操作和分析任務。更復雜的資料結構Pandas DataFrame（類似於二維表，由多個Series物件組成）也嚴重依賴於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)

輸出

輸出顯示左側列中的Series索引和右側列中Series的相應值。“dtype”（資料型別）為“int64”，在本例中表示Series包含整數。

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

解釋

• 第一行匯入Pandas庫，併為簡單起見將其重新命名為“pd”。

• 第二行建立了一個包含一些資料的Python列表。

• 第三行透過呼叫pd.Series()方法並將資料作為輸入，從資料列表建立了一個Pandas Series。

• 第四行將Series列印到控制檯。

什麼是單列DataFrame？

單列DataFrame是pandas（一個流行的Python資料分析工具包）中的一種資料結構。這種表格資料格式是二維的，只有一列，可能有許多行。它可以被認為是DataFrame的一個特例，其中所有資料都包含在單列中。

建立單列DataFrame的方法有很多，包括從更大的DataFrame中選擇一列，或從頭開始構建一個新的DataFrame。它們在分析或視覺化之前格式化和重塑資料時，對於對資料的一列執行操作可能很有用。

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)

輸出

   Column1
0     1000
1     2000
2     3000
3     4000
4     5000

在這個程式碼中，我們建立一個名為data的字典，它具有值[1000, 2000, 3000, 4000, 5000]和單個鍵Column1。然後使用pd.DataFrame()方法使用此字典建立DataFrame。生成的DataFrame包含一列名為“Column1”，以及五行，每行一個來自輸入列表的值。

然後使用print()方法顯示生成的DataFrame。

這只是一個可以使用pandas建立的單列DataFrame的例子。你還可以將多個Series物件組合成一個DataFrame，或者從更大的DataFrame中選擇一列來建立一個單列DataFrame。

Pandas Series和單列DataFrame的區別

儘管Pandas Series和單列DataFrame有很多相似之處，但這兩個資料結構之間也有一些關鍵區別。

維度

Pandas Series和單列DataFrame最明顯的區別在於資料的維度。Series只有一列資料，而單列DataFrame既包含資料列，也包含索引。索引是第二列，包含資料的標籤。

功能

儘管Series和單列DataFrame共享許多共同的功能，但它們在提供的附加功能方面也存在一些差異。單列DataFrame提供附加的功能，例如過濾、合併和連線，而Series則不提供。

資料對齊

Pandas Series可以根據索引標籤與另一個Series或DataFrame對齊。對齊確保即使索引標籤排序不同，資料也能正確匹配。單列DataFrame也支援資料對齊，但它由列標籤決定。

效能

對於只涉及一列資料的操作，Series的執行速度比單列DataFrame快。這是因為Series比一列的DataFrame具有更簡單的結構。

	Pandas Series	單列DataFrame
資料結構	一維表	二維表
對齊	不支援	支援
列	無	1
功能	少	多
索引	必需	可選
效能	快	慢
名稱	可選	可選

如表中所述，Pandas Series是一維資料陣列，而單列DataFrame是一個只有一列的二維表。這是兩者之間的主要區別。對於單列DataFrame，索引是可選的，但Series必須定義索引。

單列DataFrame包含一個帶標籤的單列，而Series沒有任何列或列標籤。最後，單列DataFrame還為列提供可選名稱，而Series也可以包含可選名稱。

何時使用Pandas Series或單列DataFrame？

如果只有一列資料，並且不需要執行任何需要DataFrame的操作，通常應該使用Pandas Series。如果需要DataFrame的附加功能，例如過濾、合併和連線，則應該使用單列DataFrame。

處理大型資料集時，必須考慮使用Series而不是單列DataFrame對效能的影響。對於只需要一列資料的操作，Series通常比單列DataFrame更快。

結論

總而言之，Pandas Series和單列DataFrame都是Python中用於資料分析的有用資料結構。雖然它們有很多相似之處，但在維度、功能、資料對齊和效能方面也有一些關鍵區別。在決定使用哪種資料結構進行資料分析任務時，瞭解這些差異非常重要。