Pandas 多态性：灵活处理不同数据结构

在 Pandas 中，'多态性' 指的是在不同的数据结构上执行相同的操作，并且根据数据结构的类型自动选择正确的操作。这种多态性使得在处理不同类型的数据时更加方便和灵活。

例如，Pandas 中的 Series 和 DataFrame 都是常用的数据结构。它们都具有类似的操作，如索引、切片、过滤、聚合等。当我们在一个 Series 上执行这些操作时，Pandas 会自动选择适当的操作来处理 Series 数据。同样，当我们在一个 DataFrame 上执行这些操作时，Pandas 会自动选择适当的操作来处理 DataFrame 数据。

这种多态性使得我们可以使用相同的代码来处理不同类型的数据，而不需要编写不同的代码来处理不同的数据结构。这大大提高了代码的可重用性和可维护性。

总结起来，Pandas 的多态性使得我们可以在不同的数据结构上执行相同的操作，从而提高了代码的灵活性和可重用性。