Python Pandas中數據幀和矩陣的區別？
在Python Pandas中，數據的處理可用DataFrame和Series進行操作。愛掏網 - it200.comDataFrame是一種類似于Excel表的二維表結構，而Series是一種類似于對Excel表某一列的操作。愛掏網 - it200.comPandas中的數據幀DataFrame和矩陣numpy.ndarray之間的關系，就像Excel表和二維數組之間的關系一樣。愛掏網 - it200.com本文介紹了Python Pandas中數據幀和矩陣的區別。愛掏網 - it200.com
數據幀由行和列組成，類似于電子表格或SQL表。愛掏網 - it200.com你可以將數據幀看作是實現運算和轉換的主要數據結構。愛掏網 - it200.com在pandas包中，數據幀DataFrame是最常用的數據結構。愛掏網 - it200.com
數據幀的創建
首先，我們可以通過字典和列表創建數據幀。愛掏網 - it200.com字典的鍵將變為列名，字典的值將成為列的值。愛掏網 - it200.com列表將成為數據幀DataFrame的行。愛掏網 - it200.com
import pandas as pd
data = {'age': [23, 42, 8, 30, 55], 'name': ['John', 'David', 'Lucy', 'Amy', 'Kate']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
輸出結果：
age name
0 23 John
1 42 David
2 8 Lucy
3 30 Amy
4 55 Kate
也可以通過讀入數據文件的方式來創建數據幀：
df = pd.read_csv('data.csv')
數據幀的索引和選擇
數據幀的行和列都可以按照標簽或位置進行選擇。愛掏網 - it200.com這些標簽可以是數字或字符串。愛掏網 - it200.com在選擇數據幀的一部分時，我們可以使用.loc或.iloc屬性。愛掏網 - it200.comloc是標簽系列，而iloc是整數位置系列。愛掏網 - it200.com
# 根據列名選擇列
df['name']
# 根據標簽選擇行
df.loc[2]
# 根據位置選擇行
df.iloc[2]
什么是矩陣?
在NumPy中，ndarray是一個多維數組對象，它是每個元素都是相同類型的元素網格。愛掏網 - it200.comndarray對象是使用NumPy中的數組函數創建的。愛掏網 - it200.com
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
輸出結果：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
矩陣的大小可以通過arr.shape獲?。?/p>
print(arr.shape)
輸出結果：
(2, 3)
這個結果告訴我們arr是一個2維數組，其有2行和3列。愛掏網 - it200.com
矩陣的選擇和索引
與數據幀相似，矩陣也可以通過標簽或索引來選擇和訪問元素。愛掏網 - it200.com
# 獲取第0行第0列的值
print(arr[0, 0])
# 獲取第0行
print(arr[0])
# 獲取第0列
print(arr[:,1])
# 獲取所有列的和
print(np.sum(arr,axis=0))
# 獲取所有行的平均數
print(np.mean(arr,axis=1))
數據幀和矩陣的區別？
數據幀是Pandas中最常用的數據結構，它的最大優勢是能夠存儲不同類型的數據。愛掏網 - it200.com數據幀每一列可以由不同的數據類型組成。愛掏網 - it200.com數據幀中的數據可以是字符串、整數、浮點數、Python對象等等。愛掏網 - it200.com而矩陣是僅包含數字的多維數組，數組中每個元素的數據類型是相同的。愛掏網 - it200.com
數據幀的功能比矩陣更加強大，數據幀有很多Pandas的函數支持如轉置、追加、刪除和更改等。愛掏網 - it200.com此外，數據幀有類似于SQL的功能，可以以類似于數據庫的方式查詢、過濾、匯總和組合數據。愛掏網 - it200.com而矩陣在數學領域擁有更多的優勢，在線性代數、矩陣運算和統計分析等領域得到廣泛的應用。愛掏網 - it200.com
另一個重要的區別是數據幀具有更好的靈活性和可讀性。愛掏網 - it200.com數據幀中包括列名和行標簽，這樣我們可以輕松地向數據添加注釋和描述。愛掏網 - it200.com矩陣則不具備這樣的靈活性，更加適合數學計算和科學計算。愛掏網 - it200.com