Was sind die Hauptunterschiede zwischen Pandas Series und DataFrame?

1 Grundlagen der Serie

Eine Pandas-Serie ist ein eindimensionales beschriftetes Array, das jeden Datentyp enthalten kann, z. B. ganze Zahlen, Gleitkommazahlen, Zeichenfolgen oder Python-Objekte. Stellen Sie es sich als eine einzelne Datenspalte vor, die durch eine Sequenz von Bezeichnungen indiziert wird. Sie können eine Serie erstellen, indem Sie Pandas. Reihe(data=IhreDaten, index=IhrIndex) , wobei 'YourData' eine Liste, ein numpy-Array oder sogar ein Wörterbuch sein kann und 'YourIndex' ein optionales Argument zum Angeben von benutzerdefinierten Zeilenbeschriftungen ist. Ohne einen benutzerdefinierten Index verwenden Pandas standardmäßig numerische Indizes, die bei 0 beginnen.

2 DataFrame-Struktur

3 Unterschiede bei der Indizierung

Die Indizierung in Reihen und DataFrames ist einer der wichtigsten Unterschiede. In einer Serie indizieren Sie mithilfe der bereitgestellten Beschriftungen, um auf einzelne Elemente zuzugreifen. Zum Beispiel Reihe['Etikett'] würde die Daten bei 'label' zurückgeben. In einem DataFrame kann die Indizierung sowohl für Zeilen als auch für Spalten erfolgen. Datenrahmen["Spalte_Etikett"] würde die gesamte Spalte als Serie zurückgeben, und datenrahmen.loc['Reihe_Etikett"] würde die Zeile als Serie zurückgeben.

4 Datenmanipulation

Auch die Manipulation von Daten innerhalb dieser Strukturen variiert. Mit Series sind die Vorgänge einfach, da Sie es mit eindimensionalen Daten zu tun haben. Wenn Sie z. B. zwei Reihen addieren, werden die Daten basierend auf ihren Indexbeschriftungen ausgerichtet. DataFrames bieten komplexere Manipulationsfunktionen wie das Verbinden, Zusammenführen und Umformen von Daten über mehrere Dimensionen hinweg, was dem Ausführen von SQL-ähnlichen Operationen innerhalb von Pandas ähnelt.

5 Umgang mit fehlenden Daten

Der Umgang mit fehlenden Daten ist ein weiterer Aspekt, bei dem sich Series und DataFrame unterscheiden. In einer Serie sind fehlende Daten leicht zu identifizieren und können mit Methoden wie seriener.dropna() oder serien-serien.fillna(Wert) . DataFrames bieten eine nuanciertere Steuerung, sodass Sie fehlende Daten spaltenweise mit ähnlichen Methoden oder sogar über den gesamten DataFrame hinweg behandeln können.

6 Verwendung in der Praxis

In realen Anwendungen hängt die Wahl zwischen Series und DataFrame von der Komplexität der jeweiligen Aufgabe ab. Wenn Sie es mit einer einfachen Liste von Werten zu tun haben, die durch einen einzelnen Schlüssel indiziert werden können, kann eine Reihe ausreichen. Für die meisten Datenanalyseaufgaben mit mehreren Variablen und Datensätzen sind DataFrames jedoch aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Ähnlichkeit mit der Struktur von Datensätzen, denen Sie in der Praxis begegnen, unverzichtbar.

7 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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