為什麼Pandas存在Series？

1樓：

感覺你沒太理解Series和Dataframe之間的關係啊，可以看下我總結的經驗https://www.

2樓：實名個鬼

這個問題好問，但不好答。我簡單提幾個線索：

Series帶來了高效能。pandas底層是numpy的計算支援。numpy有一部分是為了向量和矩陣計算而生（對就是線性代數裡的那些玩意）。

底層用C實現，效能很強。實際上，如果你的Series裡，資料型別是一致的浮點、整數、布林型別之類，那麼會獲得很強的計算效能（空間對齊帶來的優勢，object型別就不好使了），這是一維資料的簡單性帶來的收益。

Series帶來了向量計算。如果你跟我一樣，主要基於pandas做跟Excel差不多的事情，那Series的有些特性你可能用不到。比如向量的點積、×積啥的。

（數學已忘光，向量還能幹啥用來著？）

Series-DataFrame-Panel的組織模式更符合直覺。我覺得這是從Excel和Sql轉來的同學，應該拋棄乙個固有成見——資料並不等於二維表。key-value、陣列都是很自然的資料結構表達，各自有優勢。

如果你就是覺得麻煩，討厭Series，pandas也提供了to_frame()方法，萬事無憂。。。

3樓：龘龘龘龘龘龘龘龘

樓主是不是在取乙個column的時候出現變成Series的情況？

可以試試這個：

如果之前用的是：df.iloc[:, 0]現在可以用：df.iloc[:, [0]]這樣就還是Dataframe了。

Dataframe是由Series構成的，我估計pandas讓我們使用Series只是為了方便使用者吧？提供了乙個list的替代品，一維ndarray的pandas實現。