Kuo skiriasi duomenų rėmelis ir „NumPy“ masyvas „Python“?


Atsakymas 1:

„Dataframe“

  • 2 dimensijų heterogoninis masyvas. Panašus į SQL lentelę arba skaičiuoklę.

„NumPy“

  • Objektai yra vienalyčio (tos pačios rūšies) daugialypio masyvo. Tai yra elementų (dažniausiai skaičių) lentelė, visi to paties tipo, indeksuojami teigiamų skaičių skaičiumi. „NumPy“ matmenys vadinami ašimis.

Sekite mane pas Jose Praveen ir sužinokite daugiau apie Raspberry Pi, Hadoop, Android, Java, Windows, linux temas.


Atsakymas 2:

duomenų rėmelis ::

Duomenų rėmo idėja yra kilusi iš statistinės programinės įrangos pasaulio, naudojamo empiriniuose tyrimuose; paprastai nurodomi „lentelių“ duomenys: duomenų struktūra, vaizduojanti atvejus (eiles), iš kurių kiekvieną sudaro keli stebėjimai ar matavimai (stulpeliai). Kaip alternatyva, kiekviena eilutė gali būti traktuojama kaip vienas daugelio „kintamųjų“ stebėjimas. Bet kokiu atveju kiekviena eilutė ir stulpelis turi tą patį duomenų tipą, tačiau eilutės (įrašo) duomenų tipas gali būti nevienalytis (įvairių tipų visuma), o stulpelio duomenų tipas turi būti vienalytis. Duomenų rėmuose, be duomenų, paprastai yra ir kai kurie metaduomenys; pavyzdžiui, stulpelių ir eilučių pavadinimai.

Duomenų rėmelio API paprastai palaiko daugiau ar mažiau sudėtingesnius duomenų pjaustymo ir mažinimo metodus, pvz., Eilučių, stulpelių ir langelių „pasirinkimą“ pagal pavadinimą ar skaičių; filtruoti eiles; stulpelių ir eilučių pavadinimų „perkodavimas“; duomenų normalizavimas (pvz., matavimo vienetų konvertavimas); naujų stulpelių pridėjimas (pvz., kai kurių laukų sumavimas); ir daug, daug, dar daugiau!

Statistiniai duomenys dažnai - net iš tikrųjų - yra netvarkingi. Kad duomenų rėmelio API būtų naudinga, turi būti numatytos priemonės tvarkyti gaunamus duomenis, pažeidžiančius (dažniausiai netiesioginius) eilučių ir stulpelių tipų vientisumo apribojimus. Akivaizdūs pavyzdžiai yra klaidos („Maale“, o ne „Male“) ir diapazono pažeidimai (pvz., 17

numy masyvas ::

turėtumėte žinoti, kad struktūriniu lygmeniu masyvas iš esmės yra ne kas kita, o rodyklės. Tai atminties adreso, duomenų tipo, formos ir brūkšnių derinys:

  • Duomenų rodyklė nurodo pirmojo masyvo baito atminties adresą. Duomenų tipas arba tipo rodyklė apibūdina masyve esančių elementų rūšis. Forma nurodo masyvo formą, o brūkšniai - baitų skaičius, kuris turėtų būti praleista atmintyje, kad pereitumėte prie kito elemento. Jei jūsų žingsniai yra (10,1), turite pereiti vieną baitą, kad patektumėte į kitą stulpelį, ir 10 baitų, kad rastumėte kitą eilutę. Galite gauti daug daugiau informacijos: pavyzdžiui, išspausdintas duomenų tipas yra ' int64 'arba pasirašytas 32 bitų sveikasis skaičius; Tai daug detaliau! Tai taip pat reiškia, kad masyvas atmintyje saugomas kaip 64 baitai (nes kiekvienas sveikasis skaičius užima 8 baitus, o jūs turite 8 sveikus skaičius). Masyvo brūkšniai nurodo, kad jūs turite praleisti 8 baitus (vieną reikšmę), kad pereitumėte į kitą stulpelį, bet 32 ​​baitus (4 reikšmes), jei norite patekti į tą pačią poziciją kitoje eilutėje. Masyvo žingsniai bus tokie (32,8).

Atminkite, kad jei duomenų tipą nustatysite kaip int32, jūsų gaunamos žingsnių eilutės bus (16, 4), nes vis tiek turėsite perkelti vieną reikšmę į kitą stulpelį ir 4 reikšmes, kad gautumėte tą pačią poziciją. Vienintelis pasikeitęs dalykas yra tai, kad kiekvienas sveikasis skaičius užims 4 baitus, o ne 8.

Aukščiau matomas masyvas, kaip jau buvo siūloma jo pavadinime, yra 2 dimensijų masyvas: turite eilučių ir stulpelių. Eilutės nurodomos kaip „ašis 0“, o stulpeliai - „ašis 1“. Ašių skaičius didėja atitinkamai su matmenų skaičiumi: trimatėse matricose, kurių pavyzdį taip pat matėte ankstesniame kodo rinkinyje, turėsite papildomą „ašį 2“. Atkreipkite dėmesį, kad šios ašys galioja tik mažiausiai 2 matmenų matricoms, nes nėra prasmės tai daryti 1-D matricoms.


Atsakymas 3:

Skaičiuojamasis masyvas (ndarray) yra daugialypis masyvo tipas, kuriame yra to paties tipo ir dydžio elementai.

„Pandas DataFrames“ praplečia „NumPy“ dvimačius masyvus, suteikdami etiketes stulpeliams ir eilutėms, jei pateikiate aiškų rodyklę. Kaip ir serijoje, „DataFrame“ priima daug įvairių rūšių duomenų:

Pavaizduokite 1D skaitmeninius vaizdus, ​​sąrašus, diktantus ar serijas

2-D nervingasis nardymas

Struktūrizuotas ar įrašytas pagrindinis elementas

Kitas „DataFrame“

Šis mažas pristatymas turėtų padėti: