Pandas 多态性详解：灵活操作数据结构的利器

在 Pandas 中，多态性是指能够对不同类型的数据结构应用相同的操作和函数。这使得 Pandas 非常灵活和易于使用，因为你无需记住针对每种数据结构的不同语法。

以下是 Pandas 中多态性的一些示例：

**1. Series 和 DataFrame 的操作：**pythonimport pandas as pd

创建 Seriess = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

创建 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

对 Series 和 DataFrame 进行相同的操作print(s.sum()) # 输出：15print(df.sum()) # 输出：A 6 # B 15 # dtype: int64

**2. 不同类型的数据结构之间的运算：**pythonimport pandas as pdimport numpy as np

创建 Seriess = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

创建 NumPy 数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

对 Series 和 NumPy 数组进行相同的操作print(s + arr) # 输出：0 2 # 1 4 # 2 6 # 3 8 # 4 10 # dtype: int64

**3. 对不同类型的数据结构应用函数：**pythonimport pandas as pd

创建 Seriess = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

创建 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

定义一个函数def square(x): return x ** 2

对 Series 和 DataFrame 应用相同的函数print(s.apply(square)) # 输出：0 1 # 1 4 # 2 9 # 3 16 # 4 25 # dtype: int64print(df.apply(square)) # 输出： A B # 0 1 16 # 1 4 25 # 2 9 36

通过这些示例，我们可以看到 Pandas 中的多态性使得我们可以用相同的方式操作和应用不同的数据结构和函数， 极大地提高了数据分析的效率。