Python Pandas のデータ フレームと行列の違いは何ですか?

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 のデータ フレーム

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。

データフレームの適用

• 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。

サンプル データ フレームを作成する

アルゴリズム (ステップ)

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。

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 -

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 -

Python の行列

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。

マトリックスの適用

経済学では、GDP (国内総生産) や PI (1 人当たりの所得価格) などの統計を計算するのに役立ちます。

• 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

アルゴリズム (ステップ)

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、エイリアスを使用して

モジュールをインポートします。

• 2 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()
関数 (データフレームの作成) を使用して、1 番目と 2 番目の行列のデータ フレームを作成し、それらを別々の変数に保存します。このデータは pandas DataFrame にロードされます。

• 入力行列 1 のデータ フレームを出力します。

• shape
属性を適用して、入力行列 1 の次元 (形状) 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。

• shape
属性を適用して、入力行列 2 の次元 (形状) を出力します。

• dot()
関数を使用して行列 inputMatrix_1 と inputMatrix_2 を乗算し、それを格納する変数を作成します。

• 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。

• ＃＃＃例＃＃＃

  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
以下はマトリックスとデータフレームの違い表です。

行列とデータフレーム

＃＃＃マトリックス＃＃＃

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