二维数据与DataFrame

什么是二维数据

二维数据可以理解成“表格型数据”，常见形式有：

在数据分析里，这是最常见的数据组织方式之一。

二维数据可以用 NumPy 数组表示：

import numpy as np
 
a = np.array([
    [1, 1, 1],
    [2, 3, 1],
    [4, 9, 2]
])

这时数据就像一个矩阵，也可以继续用于描述统计。

处理二维数据时，axis 很关键：

例如：

np.mean(a)
np.mean(a, axis=0)

DataFrame 是 Pandas 处理二维数据的核心结构，像一张带行名和列名的表。

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame(a, columns=["A", "B", "C"])

df.mean()
df.mean(axis=1)

df["A"]
df["A"].mean()

df.to_numpy()

相比旧写法 .values，更推荐 .to_numpy()。

这部分已经从“基础编程”进入“数据分析入门”了。它和前面的基础语法不同，更强调：