背景

Numpy 提供的最重要的數據結構是 ndarray，它是 Python 中 list 的擴展。

Pandas 提供了兩種非常重要的數據結構 Series和DataFrame。

Numpy 中的一維數組與 Series 相似，一維數組只是提供了從0開始與位置有關的索引，而Series除了位置索引之外還可以附加額外的索引。本文將從對象的創建、屬性的訪問、數據的獲取以及常用方法等方面來總結這兩種結構的異同。

1. 如何創建對象

1.1 創建一維數組對象

• 通過 list或tuple 創建一維數組。
• 通過數值范圍來創建一維數組，比如linspace()函數，返回指定間隔內的等間隔數字。arange()函數，返回給定間隔內的均勻間隔的值。

import numpy

1.2 創建Series對象

Series 可以看作是能夠附加索引的一維數組，所以可以像 Numpy 創建一維數組一樣使用 list或tuple 來創建，甚至可以使用 Numpy的一維數組 直接創建。

• 通過列表list、元組tuple創建Series。
• 通過 Numpy 創建Series。

另外，Series 可以附加索引，所以可以在創建的時候直接指定需要附加的索引，以及利用字典的key-value鍵值對 來直接創建。

• 通過指定index關鍵字的方式創建帶有自定義索引的Series。
• 通過字典dict創建Series。

import pandas

2. 如何獲取屬性

2.1 獲取一維數組對象屬性

在使用 Numpy 時，有時會想知道數組的某些信息，可以通過以下屬性來得到：

• numpy.ndarray.ndim 用于返回數組的維數(軸的個數)也稱為秩，一維數組的秩為 1，二維數組的秩為 2，以此類推。
• numpy.ndarray.shape 表示數組的維度，返回一個元組，這個元組的長度就是維度的數目，即 ndim 屬性(秩)。
• numpy.ndarray.size 數組中所有元素的總量，相當于數組的shape中所有元素的乘積，例如矩陣的元素總量為行與列的乘積。
• numpy.ndarray.dtype ndarray 對象的元素類型。

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2.2 獲取Series對象屬性

Series 除了擁有 Numpy 中ndim、size、shap、dtype屬性外，還擁有下列屬性：

• index 附加的索引
• values 存儲的數據
• name 對象的名稱

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3. 如何獲取數據

3.1 獲取一維數組對象數據

一維數組只有默認的位置索引，即從0開始的索引，所以獲取數據只有通過位置索引這一種方式。

• 通過整數索引(要獲取數組的單個元素，指定元素的索引即可。)
• 通過切片索引(切片操作是指抽取數組的一部分元素生成新數組。)
• 通過整數數組索引(方括號內傳入多個索引值，可以同時選擇多個元素。)
• 通過布爾索引(通過一個布爾數組來索引目標數組。)

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3.2 獲取Series對象數據

因為不附加索引的 Series 也擁有位置索引，所以可以延用一維數組獲取數據的方式。另外 Series 也可以通過附加索引來獲取數據。

• 通過位置獲取數據
• 通過索引獲取數據
• 通過head()和tail()獲取數據

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4. 基本運算

4.1 查看描述性統計數據

一維數組對象

描述性統計分析最常見的函數如下：

• numpy.min()函數：返回數組的最小值或沿軸的最小值。
• numpy.max()函數：返回數組的最大值或沿軸的最大值。
• numpy.quantile()函數：計算沿指定軸的數據的分位數。
• numpy.median()函數：沿指定軸計算中位數。返回數組元素的中位數。
• numpy.mean()函數：計算沿指定軸的算術平均值。
• numpy.std()函數：計算沿指定軸的標準偏差。

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Series對象

除了一維數組所提供的函數之外，Series也提供了更多的函數用于描述性統計分析。

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4.2 數學運算

一維數組對象

• numpy.add()函數：按元素相加。
• numpy.subtract()函數：按元素相減。
• numpy.multiply()函數：按元素相乘。
• numpy.divide()函數：返回輸入的實際除法(按元素)。
• numpy.floor_divide()函數：返回小于或等于輸入除法的最大整數(地板除)。
• numpy.power()函數：按元素做冪運算。

在 Numpy 中對以上函數進行了運算符的重載，且運算符為 元素級。也就是說，它們只用于位置相同的元素之間，所得到的運算結果組成一個新的數組。

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Series對象

Series 與 Numpy 中的一維數組一樣支持常用運算符的重載，并且可以把 Series對象 作為參數帶入到 Numpy 的數學運算中。

• numpy.sqrt()函數：按元素返回數組的非負平方根。
• numpy.log()函數：按元素取自然對數。

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4.3 其它運算

由于 Series 可以附加索引，所以兩個 Series對象 進行相加的時候，必須滿足索引對齊。另外，Series 可以通過to_numpy()方法轉化成 Numpy 的一維數組。

import pandas

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總結

我們通過實例從對象的創建、屬性的獲取、數據的訪問以及常用函數等維度對比了 Numpy 的一維數組和 Pandas 的 Series 結構。很多知識都是相通的，多對比多總結就會對整個模塊有更深入的了解。今天就到這里吧，See You。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的es6一维数组转二维数组_技术图文：Numpy 一维数组 VS. Pandas Series的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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