pandas数据结构

pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了多种数据结构，其中包括DataFrame和Panel。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一，它是一个二维的数据结构，数据以行和列的表格方式排列，可以执行各种行列操作和算术运算。通过pandas的DataFrame构造函数，我们可以创建一个DataFrame对象，传入数据、索引、列名等参数来构建DataFrame对象。

另外，pandas还提供了Panel这个数据结构，它是一个三维的数据结构，可以看作是DataFrame的容器，可以存储多个DataFrame。通过pandas的Panel构造函数，我们可以创建一个空的Panel对象，也可以传入数据、items、major_axis、minor_axis等参数来构建一个具有数据的Panel对象。

对于DataFrame，我们可以指定索引和列名来创建一个具有特定结构的DataFrame。在创建DataFrame时，如果给定的索引和列名的长度与数据的维度不匹配，将会报错。例如，在给定的数据列表中，如果每个内层列表的长度与列名的长度不一致，将会报错。

综上所述，pandas提供了多种数据结构，包括DataFrame和Panel，它们可以用于对数据进行分析和操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas数据结构分析](https://blog.csdn.net/m0_58387972/article/details/123302776)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python3快速入门（十三）——Pandas数据结构](https://blog.csdn.net/cdqvkn73338/article/details/100959261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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