在Python Pandas中，数据帧（data frames）和矩阵（matrices）之间的区别是什么？
在本文中，我们将向您展示 python 中数据帧和矩阵之间的区别 熊猫。
数据框和矩阵都是二维数据结构。一般来说，数据帧可以包含多种类型的数据（数字、字符、因子等），而矩阵只能存储一种类型的数据。
Python 中的数据框
在Python中，DataFrame是一种二维、表格、可变的数据结构，可以存储包含各种数据类型的对象的表格数据。 DataFrame 具有以行和列形式标记的轴。 DataFrame 是数据预处理中有用的工具，因为它们提供了有价值的数据处理方法。 DataFrame 还可用于创建数据透视表并使用 Matplotlib 绘制数据。
Dataframe的应用
数据框可以执行各种任务，例如拟合统计公式。
数据处理（Matrix 不可能，必须首先转换为数据帧）
将行转换为列，反之亦然，这在数据科学中非常有用。
创建示例数据框
算法（步骤）
以下是执行所需任务所需遵循的算法/步骤 -
使用 import 关键字，导入带有别名的 pandas、numpy 模块。
使用 pandas 模块的 DataFrame() 函数创建数据框。
打印输入数据帧。
示例
以下程序使用 DataFrame() 函数返回一个数据帧 -
# importing pandas, numpy modules with alias names import pandas as pd import numpy as np 1. creating a dataframe inputDataframe = pd.DataFrame({'Name': ['Virat', 'Rohit', 'Meera', 'Nick', 'Sana'], 'Jobrole': ['Developer', 'Analyst', 'Help Desk', 'Database Developer', 'Finance accountant'], 'Age': [25, 30, 28, 25, 40]}) 1. displaying the dataframe print(inputDataframe) 登录后复制
