この記事では、Python のデータフレームと行列の違いを説明します。 パンダ。
データ フレームと行列はどちらも 2 次元のデータ構造です。一般的に、データ フレームには 複数の タイプのデータ (数値、文字、因子など) を含めることができますが、行列には 1 つの タイプのデータしか格納できません。
Python では、DataFrame は 2 次元の表形式の変更可能なデータ構造であり、さまざまなデータ型のオブジェクトを含む表形式のデータを格納できます。 DataFrame には、行と列でラベル付けされた軸があります。 DataFrame は貴重なデータ処理方法を提供するため、データの前処理に役立つツールです。 DataFrame を使用してピボット テーブルを作成し、Matplotlib を使用してデータをプロットすることもできます。
データ フレームは、統計式の当てはめなど、さまざまなタスクを実行できます。
データ処理 (行列は不可、最初にデータフレームに変換する必要があります)
行を列に、またはその逆に変換します。これはデータ サイエンスで非常に役立ちます。
以下は、必要なタスクを実行するために従う必要があるアルゴリズム/手順です -
import キーワードを使用して、pandas および numpy モジュールをエイリアスとともにインポートします。
pandas モジュールの DataFrame() 関数を使用してデータ フレームを作成します。
入力データ フレームを出力します。
上記のプログラムを実行すると、次の出力が生成されます -
リーリー行列は、2 次元の長方形グリッドに編成された同種のデータ セットの集合です。これは、同じデータ型の m*n 配列です。ベクトル入力で作成します。行と列の数は固定されています。 Python は、行列に対する加算、減算、乗算、除算などのさまざまな算術演算をサポートしています。
電気・電子回路の学習にも役立ちます。
入力データ フレームを出力します。
マトリックスは、図を描くなどの研究に使用されます。
これは確率と統計に役立ちます。
行列をデータ フレームに変換することによる行列の乗算
import キーワードを使用して、エイリアスを使用して
pandas2 つの入力行列をそれぞれ保存する 2 つの変数を作成します。
pandas モジュールの
DataFrame()入力行列 1 のデータ フレームを出力します。
入力行列 2 のデータ フレームを出力します。
dot()
inputMatrix_1 行列と inputMatrix_2 行列の乗算の結果行列を出力します。
shape 属性を適用して、結果の行列の次元 (形状) を出力します。
次のプログラムは、DataFrame() 関数を使用してデータ フレームを返します -
リーリー ###出力### リーリー
行列は同じデータ型の m*n 配列です | |
---|---|
行列には、固定数の行と列があります。 | |
###同種の### | 異種混合 |
###結論は### | このプログラムでは、Python の行列とデータ フレームの違いについて学びました。データ フレームの作成方法と行列をデータ フレームに変換する方法も学びました。
以上がPython Pandas のデータ フレームと行列の違いは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。