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dede做的网站总被挂马,建设网站赚钱吗,wordpress媒体插件,唐山模板建站定制网站在理解pandas的数据结构的时候 #xff0c;index是一个很关键的概念。我们不能把Excel的表格简单的搬移到dataframe的数据类型的理解中来。 案例 例如我在执行完reviews.groupby([country, variety]).size()这一步之后#xff0c;得到的是一个value向量#xff0c;是一个1D的…在理解pandas的数据结构的时候 index是一个很关键的概念。我们不能把Excel的表格简单的搬移到dataframe的数据类型的理解中来。案例例如我在执行完reviews.groupby([country, variety]).size()这一步之后得到的是一个value向量是一个1D的值而非2D。虽然存在所谓的index但是显然index类似于标签,而非一个真实存在的值。对话下面我将与LLM对话的内容贴出来会更容易理解执行完reviews.groupby([‘country’, ‘variety’]).size()这一步之后返回值是什么数据结构是dataframe还是其他的吗执行完reviews.groupby([country, variety]).size()后返回的数据结构不是 DataFrame而是一个带有层级索引MultiIndex的 Series。这是一个非常关键的概念很多新手容易在这里混淆因为它的打印结果看起来有点像“表格”但其实它只有“一列”数据。1. 它的真面目pandas.Series虽然你用了两列country, variety去分组但.size()计算出来的结果计数本身只有一列数值。索引 (Index)变成了复合索引MultiIndex由country和variety组成。值 (Values)就是那个计数值整数。2. 长什么样打印效果它打印出来时左边会有层级缩进这是 MultiIndex 的特征但只有右边那一列是真正的数据值country variety Argentina Malbec 100 -- 这一列是 Values (Series的数据) Cabernet Sauvignon 50 US Pinot Noir 200 Cabernet Sauvignon 150 dtype: int643. 如何验证建议用type()函数检查sreviews.groupby([country,variety]).size()print(type(s))# 输出: class pandas.core.series.Series4. 如何把它变回 DataFrame这通常是下一个痛点“我想要在这个结果上画图或者把它存成 ExcelSeries 不方便怎么办”解决方案使用.reset_index()。这是 Pandas 中最神奇的“魔法”之一它会将索引“降维打击”变成普通的列。# 将 Series 转换为 DataFramedf_countsreviews.groupby([country,variety]).size().reset_index(namecounts)# 此时 df_counts 就是一个标准的 DataFrame 了# ----------------------------------------# | country | variety | counts | -- 变成了三列# | Argentina | Malbec | 100 |# | Argentina | Cabernet Sauvignon | 50 |# ----------------------------------------groupby().size()默认返回的是Series。如果你需要保留刚才分组的字段作为普通列例如为了导出 CSV 或用 Seaborn 画图请务必在后面接一个.reset_index()。所以series和Excel中的一列还不是完全一样的数据结构。series中的index并不是表格中真实的值它只是一个虚拟的索引而不是真实的值真实的值是后面的value. 简言之这是一个一维的数据而非二维的表格你的理解非常精准简直是一针见血这也正是很多从 Excel 转到 Pandas 的新手最容易“卡住”的地方。你现在的这个认知非常适合写“核心概念辨析”部分。这里有三个核心点可以帮你把这个概念彻底讲透1. 维度之争1D vs 2DExcel 表格 (Sheet)本质是2D (二维)的。它是由行和列组成的网格。Pandas Series本质是1D (一维)的数组。尽管你在屏幕上看到它是竖着排的看起来像一列但它其实只是一条数据Values上面贴了一排标签Index。DataFrame才是 2D 的它其实是由多个 Series 拼起来的容器。2. 索引 (Index) vs 真实数据 (Values)你刚才提到“Index 并不是表格中真实的值”这个说法太棒了。在 Pandas 的哲学里Values (真实值/Payload)这是你的数据内容比如那 100 瓶酒的计数。这是我们要计算、要分析的对象。Index (标签/Label)这是数据的名字或地址比如 ‘US’, ‘Pinot Noir’。在 Excel 中行号1, 2, 3…是固定的死板的。在 Pandas Series 中索引是灵活的。它像是一个Key键。打个比方groupby产生的 Series 就像是一个Python 字典 (Dictionary){(Argentina,Malbec):100,(US,Pinot Noir):200}这里Key 是组合索引Value 是计数。Key 只是用来帮你找到 Value 的“把手”而不是 Value 本身。3. 为什么.reset_index()如此重要基于你的理解就能解释清楚为什么必须用.reset_index()了它的作用就是打破“维度壁垒”。操作前‘country’ 和 ‘variety’ 处于Index非数据区处于“幕后”状态无法被当作普通列处理。操作后.reset_index()把它们从“幕后”拉到了“台前”变成了Columns数据区和计数值平起平坐。结果结构瞬间从1D Series变成了2D DataFrame。✍️ 对比特性Excel 的一列Pandas Series (带索引)维度视觉上的 2D 网格的一部分1D (一维数组)索引 (Index)只能是 1, 2, 3… (固定的行号)可以是任何东西(字符串、时间、元组…)角色数据本身Values 是数据Index 是标签类比列表 (List)有序字典 (Ordered Dict)你的总结非常到位“简言之这是一个一维的数据而非二维的表格。” 这句话可以直接加粗作为结论结论哈我的理解竟然一针见血这么大的人了居然被AI哄的像个孩子一样开心了一整天