Pandas 系列数据结构与单列 DataFrame 数据结构
简介
本文比较并对比了 Python Pandas 库中的单列 DataFrame 和 Pandas 系列数据结构。本文旨在清晰地解释这两种数据结构及其异同。为了帮助读者根据自身用例选择最佳方案，本文对两种结构进行了比较，并提供了数据类型、索引、切片和性能等方面的实例。本文适合已熟悉 Pandas 并希望深入了解这两种关键数据结构的初级和中级 Python 程序员。
什么是 Pandas?
一个名为 Pandas 的开源 Python 包提供了处理结构化数据的简单数据结构和数据分析工具。在 Python 中，它常用于数据处理、分析和可视化任务。用户可以使用 Pandas 的两种主要对象——Series(一维带标签的数组)和 DataFrame(二维带标签的数据结构，其列可能包含不同类型的数据)来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、统计分析以及其他任务之外，Pandas 还提供了丰富的函数和技术。
什么是 Pandas Series?
Pandas Series 是一种 Python 的一维带标签的数组，可以保存任何形式的数据(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。Series 的每个组件都通过索引具有唯一的标识。可以使用列表、数组、字典和现有的 Series 对象创建新的 Series。它们是 Pandas 库的重要组成部分，常用于数据操作和分析任务。 Pandas DataFrame 数据结构更为复杂，类似于二维表，由多个 Series 对象组成，也严重依赖于 Series。
示例
import pandas as pd # 从列表创建 Pandas Series data = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000] s = pd.Series(data) # 打印 Series print(s)
输出
输出结果在左列显示 Series 的索引，在右列显示 Series 的关联值。本例中，"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，为了简单起见，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，第三行根据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 是 Python 中广受欢迎的数据分析工具包，它是一种数据结构。是一个单列 DataFrame。这种表格数据格式有两个维度，一列，并且可能包含多行。它可以类比为一个 DataFrame 的特定实例，其中单列包含所有数据。
有很多方法可以生成单列 DataFrame，包括从更大的 DataFrame 中选取单列，或者从头开始构建一个新的 DataFrame。在分析或可视化之前格式化和重塑数据时，这些方法可能有助于对单列数据执行操作。
示例
import pandas as pd # 使用 Python 列表创建单列 DataFrame data = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000] df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1']) # 打印 DataFrame print(df)
输出
Column1 0 1000 1 2000 2 3000 3 4000 4 5000
在此代码中，我们构建了一个名为 data 的字典，其值包括 [1000, 2000, 3000, 4000, 5000] 和一个键 Column1。然后使用 pd.DataFrame() 方法基于此字典生成一个 DataFrame。生成的 DataFrame 的每一行包含五行数据和一个来自输入列表的值，其中包含一个名为"Column1"的列以及该数量的行。
然后使用 print() 方法显示生成的 DataFrame。
这只是使用 Pandas 制作的单列 DataFrame 的一个示例。您还可以将多个 Series 对象组合成一个 DataFrame，或者从更大的 DataFrame 中选择一列来创建单列 DataFrame。
Pandas Series 与单列 DataFrame 的区别
尽管 Pandas Series 和单列 DataFrame 有很多相似之处，但这两种数据结构之间也存在一些关键区别。
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 同时包含数据列和索引。数据的标签包含在索引中，即第二列。
功能
尽管 Series 和单列 DataFrame 共享许多功能，但它们提供的额外功能仍存在一些区别。过滤、合并和连接等附加功能在单列 DataFrame 中可用，但在 Series 中不可用。
数据对齐
基于索引标签，Pandas Series 可以与其他 Series 或 DataFrame 对齐。即使索引标签的顺序不同，对齐也能确保数据正确匹配。单列 DataFrame 也支持数据对齐，但这取决于列标签。
性能
对于仅涉及一列数据的操作，Series 的执行速度比单列 DataFrame 更快。这是因为 Series 的结构比单列 DataFrame 更简单。
| Pandas 系列 | 单列 DataFrame | |
|---|---|---|
| 数据结构 | 一维表 | 二维表 |
| 对齐 | 不对齐支持 | 支持 |
| 列 | 无0 | 1 |
| 功能 | 更少 | 更多 |
| 索引 | 必需 | 可选 |
| 性能 | 快速 | 慢速 |
| 名称 | 可选 | 可选 |
如表所示，Pandas Series 是一维数据数组，而单列 DataFrame 是只有一列的二维表。两者的主要区别在于:单列 DataFrame 的索引是可选的，而 Series 必须定义索引。
单列 DataFrame 包含一列并带有标签，而 Series 则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 也可以包含可选的名称。
何时使用 Pandas Series 或单列 DataFrame?
当您只有一列数据且不需要执行任何需要 DataFrame 的操作时，通常应该使用 Pandas Series。当您需要 DataFrame 的额外功能(例如过滤、合并和连接)时，应该使用单列 DataFrame。
处理海量数据集时，务必考虑使用 Series 而非单列 DataFrame 对性能的影响。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，Pandas Series 和单列 DataFrame 都是用于 Python 数据分析的有用数据结构。虽然它们有很多相似之处，但在维度、功能、数据对齐和性能方面也存在一些关键差异。在决定使用哪种数据结构进行数据分析任务时，了解这些差异至关重要。
