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法律研究Python pandas 包中的数据结构是什么？
数据结构是一种收集、组织和存储数据的方式，其格式使我们能够以有效的方式访问和修改数据。它是一组数据类型的集合。它为您提供了一种组织项目（值）的最佳方式，以节省内存。
python pandas 包以有效的方式处理数据，因为它具有两个强大的数据结构，称为 Series 和 DataFrames。
Series只不过是一个一维带标签的数组，它能够容纳任何数据类型。它可以存储整数值、字符串、浮点数等。Series 中的每个值都分配给一个标签（分配给一个索引），标签可以是整数值，也可以是名称表示。
示例
import pandas as pd data = pd.Series([1,2,3,4,5]) print(data)
解释
Pandas Series 数据结构是使用一个包含 5 个元素的简单 python 列表定义的。通过使用 import 关键字，我们导入了 pandas 包，然后我们使用 pandas.Series 函数创建了 Series。
输出
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64
Series 的输出在上面的代码块中表示，我们可以观察到 pandas series 是一个一维对象，它存储同类数据，并且 Series 中的每个值都由一个标签表示。对于我们上面的示例，标签值为 0、1、2、3、4。
pandas 中的另一个数据结构是DataFrame，它是一个二维带标签的数据结构，用于以行和列的格式表示。每列中的数据可能具有不同的数据类型。DataFrame 的整体结构类似于电子表格或 SQL 表。与 Series 一样，DataFrame 行也用标签表示。
示例
import pandas as pd df = pd.DataFrame([[2,3,4,5],[6,7,8,9]], columns=['a','b','c','d']) print(df)
解释
在上面的示例中，我们使用列表的列表创建了一个简单的 pandas DataFrame，并且这里的列标签手动定义为 a、b、c、d。
输出
a b c d 0 2 3 4 5 1 6 7 8 9
pandas DataFrame 的输出可以在上面的输出块中看到，DataFrame 由 2 行 4 列创建，0、1 和 a、b、c、d 分别是行和列标签。
在 pandas 0.20.0 版本之前，有一个三维数据结构可用，该数据结构称为面板。在较新版本的 pandas 中，这些面板的三维数据表示为 MultiIndex DataFrame。
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