Python中字典和熊猫系列的区别

Posted 2023-03-11

【中文标题】Python中字典和熊猫系列的区别

【英文标题】：Difference between dictionary and pandas series in Python

【发布时间】：2017-09-23 22:40:47

【问题描述】：

我需要将数据保存在键值对中。我在python中搜索并找到了两种方法：

默认数据结构字典。

x = 'key':value
value = x['key']

熊猫系列数据结构。

x = pandas.Series('key':value)
value = x.key

我想知道这两者除了语法之外的区别。

【问题讨论】：

你看过docs.python.org/3.6/tutorial/datastructures.html#dictionaries和pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…吗？

一探黑暗：字典是一种基础数据结构，由 Python 开发人员创建。 Pandas 的开发人员包装了一种“不同的方式”来创建和访问此结构上的数据。他们在舞台后面使用字典。

严格来说， 他们在内部使用字典吗？

【参考方案1】：

始终先阅读文档 但是既然你问了：

Dictionaries 是 python 的默认数据结构之一 允许您存储key: value 对并提供一些内置方法 操作您的数据，您可以在文档上阅读这些数据（here is a good summary 以开始您的阅读过程）。 Panda's Series 是一维的 ndarrays 与 轴标签，允许您存储array-like, dict, or scalar 值并且是numpy 之一（科学计算python 库）内置数据结构。 如果您阅读提供的文档 上面（see: Panda's Series 链接）你会注意到它们附带 大量的方法和属性完全不同，对于大多数 部分，来自 python 字典。

因此，至少可以说，这不仅仅是语法上的差异。

如果您只需要存储一些key:value 对，那么您最好和更优雅的解决方案是使用默认字典。如果您需要对存储的数据进行一些复杂的数据操作，那么考虑使用 panda 的系列。

【讨论】：

好吧，我已经读过它了，但还没有深入。你的结论真的很有帮助，谢谢！

【参考方案2】：

有两个重要的区别。

1) 语法和相关方法 允许在 Panda 系列中进行使用标准字典难以实现的复杂数据操作。

2) 订单 标准的 Python 字典是无序集；值只能通过键访问。 Panda 系列中的数据可以通过键访问，但也可以通过数字索引访问，因为它们是有序的。

在某些方面，Panda 系列在 python 中结合了标准列表和标准字典的最佳世界，但又以一些出色的数据处理方法作为补充。