鸭梨的博客

基于MECE原则对pandas。

如果你只需要值，使用。如果你需要索引和值，使用items()。如果你需要对每个元素应用一个函数，使用apply()。根据你的需求选择合适的方法来遍历Series。

Series构造函数非常灵活，允许你从多种数据源创建Series对象，并且可以通过参数控制索引、数据类型和名称等属性。理解这些参数的使用方法对于高效地使用pandas库非常重要。

DataFrame类的__init__方法提供了灵活的方式来创建 DataFrame 对象。通过不同的参数组合，用户可以根据需要定制 DataFrame 的结构和内容。希望这些示例和解释能帮助你更好地理解和使用DataFrame类的初始化方法。

单个Series：可以直接使用to_frame()或转换为DataFrame，无需字典。多个Series：可以使用或直接传入多个Series构建DataFrame，字典是可选的。选择哪种方法取决于你的具体需求和个人偏好。如果你只有一个Series，推荐使用to_frame()；如果有多个Series，推荐使用或直接传入多个Series。

【代码】Dataframe 索引与列名辨析。

方法适用场景性能备注iterrows()逐行遍历，小规模数据低返回 Series逐行遍历，中等规模数据中返回命名元组items()按列遍历中返回列名和列数据apply()批量操作行或列中高灵活，适合复杂操作直接遍历不推荐低无法访问列名向量化操作高性能操作，推荐高避免显式遍历根据数据规模和需求选择合适的方法，优先考虑向量化操作和apply()。

因为行中的数据可能包含不同的数据类型。例如，一行可能包含一个整数、一个字符串和一个浮点数。因此，行的数据类型可能不一致，这与。，因为列中的数据具有相同的数据类型（例如，整型、浮点型、字符串等）。这种情况下，Pandas 会将行数据转换为一个。，但其中的数据类型可能会被强制转换为一个通用的类型（通常是。，因为它包含了不同类型的数据（整数、字符串和浮点数）。不过，Pandas 仍然提供了一种方式来将行表示为。组成的二维数据结构。类型），以容纳不同的数据类型。的定义（单一数据类型）不符。在 Pandas 中，

在 Pandas 中，是一个一维的、带标签的数组结构，它是 Pandas 中最基本的数据结构之一。理解 Series 的本质对于掌握 Pandas 至关重要。