pandas中的dataframe和series

pandas中的dataframe是一个二维的表格数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储不同类型的数据，每列可以有不同的数据类型。它由多个series组成，每个series代表一列数据。

而series是pandas中的一维数组，可以存储同一种数据类型的数据，每个元素都有一个索引，可以通过索引来访问元素。series可以看作是dataframe的一列数据。

相关问题

默认情况下，pandas中dataframe和series的数学操作的轴向

在 Pandas 中，默认情况下，DataFrame 和 Series 对象的数学操作是沿着列（轴 0）进行的。这意味着如果两个对象具有相同的列名，则会对它们的值进行逐一操作。如果要沿着行（轴 1）进行操作，则需要使用 `axis=1` 参数。例如，如果 `df` 是一个 DataFrame 对象，`s` 是一个 Series 对象，则 `df + s` 将对 `df` 的每一列都加上 `s` 中对应的值。如果要对 `df` 的每一行加上 `s` 中对应的值，则需要使用 `df.add(s, axis=1)`。

默认情况下，pandas中dataframe和series的数学操作会将series的索引和dataframe列进行匹配还是行进行匹配

默认情况下，pandas中DataFrame和Series的数学操作会将Series的索引和DataFrame的列进行匹配。如果一个Series的索引在DataFrame的列中找不到，则会产生NaN值。如果你想按行进行匹配，你可以使用DataFrame的apply方法，将Series作为参数传递给函数。例如，如果你有一个DataFrame df和一个Series s，你可以使用以下代码将s加到df的每一行：

df.apply(lambda row: row + s, axis=1)

这将把s加到df的每一行，而不是将s加到df的每一列。