比较 Pandas 中的列表和数据框 - Python

Python 中的 Pandas 库提供了几种不同的数据结构来处理数据，最常见的是列表和数据框。列表是一种简单的数据结构，用于存储值的集合。数据框则是一种类似于 Excel 表格的数据结构，用于存储多个列的值。

列表

列表是 Python 中最基本的数据结构之一，用于存储一组相关的值。以下是创建和操作列表的示例代码：

# 创建列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 访问列表元素
print(my_list[0])  # 1

# 更新列表元素
my_list[0] = 0

# 迭代列表元素
for x in my_list:
    print(x)

# 列表长度
print(len(my_list))

# 在列表末尾添加元素
my_list.append(6)

# 在指定位置插入元素
my_list.insert(0, -1)

# 移除指定元素
my_list.remove(3)

# 列表元素排序
my_list.sort()

列表适用于存储一维数据，但对于多维数据，需要使用嵌套列表或者其他的数据结构。

数据框

数据框是 Pandas 中用于存储二维数据的数据结构。每个列用一个列表来存储数据。以下是创建和操作数据框的示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
    'age': [25, 30, 20, 35, 28],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F'],
    'score': [90, 85, 75, 80, 95]
})

# 列名和索引
print(df.columns)  # Index(['name', 'age', 'gender', 'score'], dtype='object')
print(df.index)    # RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

# 访问列和行
print(df['name'])          # Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'])
print(df.loc[0])           # Series(['Alice', 25, 'F', 90])
print(df.loc[0, 'name'])   # 'Alice'
print(df.iloc[0, 0])       # 'Alice'

# 更新数据
df.at[0, 'score'] = 95
df.iat[1, 2] = 'F'

# 计算列和行的统计量
print(df.mean())   # 平均值
print(df.std())    # 标准差

# 筛选数据
print(df[df['score'] >= 80])       # 根据条件筛选
print(df[df['name'].str.startswith('A')])  # 根据字符串筛选

数据框支持对列和行进行灵活的操作，例如添加、删除、筛选、统计、合并等。

比较

列表和数据框是两种不同的数据结构，适用于不同的场景。一般而言，如果需要处理单个变量的数据，可以使用列表。如果需要处理多个变量之间的关系，可以使用数据框。

与列表相比，数据框具有以下优点：

• 可以处理多维数据，每个列都是一个单独的列表。
• 可以对列和行进行灵活的操作，包括添加、删除、筛选、统计、合并等。
• 可以对列的类型进行自动推断和转换，例如将字符串转换为数值。
• 可以使用 Pandas 提供的函数和方法进行数据分析和处理。

与数据框相比，列表具有以下优点：

• 简单易用，不需要导入任何库或模块。
• 能够处理任意类型的数据，包括数值、字符串、布尔值、对象等。
• 可以直接进行数值计算和逻辑运算。

综上所述，列表和数据框各有优缺点，需要根据具体的需求来选择适合的数据结构。对于多维数据和数据分析，数据框更为适用。