NumPy一维数组、二维数组与Pandas的Series、DataFrame行列结构和横纵方向的统一说明

news2025/1/19 3:37:37

最近在这个问题上耽误了一些时间，原因是之前个人理解上出了一些偏差，又受到错误文章的误导，把这个问题搞复杂了，现在统一梳理一下。在展开之前，先明确说明的是：NumPy的二维数组与Pandas的DataFrame，它们的横纵方向和行列结构完全遵循常规，它们的字面量形式与常规二维表格数据（如CSV）的书写和阅读习惯一致，不存在任何“反常识”或“反直觉”的设计。

1.（在NumPy二维数组中的）一维数组是“行”还是“列”？

是“行”。首先，我们应该清楚一点：一维数组本身是没有“横向”和“纵向”概念的，站在一维数组里，我们只能分清是“向前”还是“向后”，即：在任何一个单一维度里，“方向”只有“正向”和“反向”之分。之所以会这样问是因为：一维数组是组成二维数组的基础元素，受二维数组对应二维表格的影响，人们需要确定一维数组对应的是表格中的“行”还是“列”。

和所有编程语言一样，在NumPy二维数组中的一维数组对应的是“行”，这个问题简单清楚，无需讨论。但是此前个人在理解这个问题时犯了一个低级错误：由于DataFrame是由Series构成的，既然使用NumPy二维数组可以构建DataFrame，于是就想当然地认为：NumPy二维数组中的一维数组和DataFrame里面的Series是一一对应的，由于Series是面向列设计的，所以就错误地把一维数组也理解为纵向的列了，进而认为NumPy的二维数组是由其内部一维数组以列的形式填充起来的。

所以，虽然很基础，但还是要再次强调一下：尽管我们可以简单地认为NumPy的二维数组对应Pandas的DataFrame，但是NumPy二维数组中的一维数组绝不对应DataFrame的Series，前者是一“行”数据，后者则是一“列”数据。

2.（在DataFrame中的）Series是“行”还是“列”？

是“列”。Series是DataFrame独有的数据结构，是构成DataFrame的下层数据结构，它是专门面向“列”设计的。我们先通过一张形象的Series结构示意图（图片引用自微信公众号：数据统计学）了解一下Series：

在这里插入图片描述
首先Series是有Index（行标签）的，其次，我们可以从DataFrame中取出一个Series打印一下内容就清楚了：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.array([[1, 1, 1],
              [2, 2, 2]])
df = pd.DataFrame(a, columns=['col1', 'col2', 'col3'], index=['row1', 'row2'])
# 直接使用列名即可得到对应的Series
s = df.col1
print(f"type of s: {type(s)}")
print(f"data of s: {s}")

程序输出：

type of s: <class 'pandas.core.series.Series'>
data of s: row1    1
row2    2
Name: col1, dtype: int32

可见，在DataFrame，可以直接使用列名取出一个Series。

3. NumPy二维数组与DataFrame行列结构是否一致？

完全一致！它们的字面量形式与常规二维表格数据（如CSV）的行列布局一致：横向为行，纵向为列。符合常识，也遵循人们的使用习惯。以CSV数据为例：

name,gender,age
jack,male,23
rose,female,21

这是最常见的二维表格形态的数据，横向为行，纵向为列，人们非常习惯书写和阅读这种表达形式的二维数据。NumPy和Pandas不会设计与人们使用习惯向左的数据结构，使用NumPy二维数组表示上述CSV数据的表达式是：

import numpy as np
import pandas as pd
# 使用二维数组定义二维表格数据遵循人们的使用习惯：横向为行，纵向为列
roster = np.array([['jack', 'male', '23'],
                   ['rose', 'female', '21']])
# 输出的行列数也是按人们的使用习惯定义的：（行，列）
print(f"shape of roster: {roster.shape}")
print(f"data of roster: \n{roster}")

程序输出：

shape of roster: (2, 3)
data of roster: 
[['jack' 'male' '23']
 ['rose' 'female' '21']]

按下来，我们再把这个NumPy的二维数组填充到一个DataFrame中，

roster = pd.DataFrame(roster, columns=['name', 'gender', 'age'])

print(f"shape of roster: {roster.shape}")
print(f"data of roster: \n{roster}")

程序输出：

shape of roster: (2, 3)
data of roster: 
   name  gender age
0  jack    male  23
1  rose  female  21

从几乎无差异的输出可以看出：DataFrame和NumPy对二维数据的“行”、“列”认定是一致的，也都遵从了人们的使用习惯

4. 关于轴向（Axis）的再思考

在梳理完DataFrame和NumPy对二维数据的“行”、“列”认定方式后，我们再来思考一下轴向（Axis），我们知道Axis=0是纵向，Axis=1是横向，此前，个人曾写过一篇文章讨论如何理解和记忆它们，实际上，结合今天讨论的“行”、“列”问题，我突然意识到，或许很强有力的理由是：习惯！在一个二维表格里，聚合和过滤一般是面向什么操作的？列！求总和，求均值，这些操作都是在列上进行的，SQL中大量的函数都是面向列的聚合计算，既然列是主要的轴向操作，那么就应该设为默认值，从而不必每次显式设定，既然又是从0编码，不如就用初值0代表默认轴向（纵向），然后axis参数默认赋初值0，默认按列聚合或过滤，一切遵循默认的使用习惯，这大概是轴向（Axis）如此定义的主要原因吧。

5. 两处容易出错的细节

最后，梳理一下近期在学习和使用DataFrame和NumPy过程中犯的两处与二维数据行列结构有关的错误：

(1) 当我们使用已有的一维数组去构建一个DataFrame时，要注意一下你手上的一维数组是行数据还是列数据，不要弄混，只有使用行数据构建才能得到符合预期的结果，如果是列数据，一定要使用DataFrame的列式构建形成创建DataFrame。此前在研究正态分布时，曾经分别生成过heights和weights两个数组，后来需要将它们合并一个二维数组显示在散点图中，横轴为height，纵轴为weight，于是就按下面的方式构建了DataFrame：

heights = np.random.normal(loc=170, scale=4, size=100)
weights = np.random.normal(loc=60, scale=4, size=100)
# 一个搞混了行列结构的错误示例
heights_weights = pd.DataFrame([heights,weights])
....

这里犯的错误就是把放有同一类数据本改当“列”的一维数组错当成了行，导致数组结构完全错位。修正方法就是使用DataFrame的列式构建形式创建它：pd.DataFrame({'height':heights, 'weight': weights})

(2) 依然是前面提到过的问题，虽然Series是组成DataFrame的下层数据结构，但是：这并不代表使用NumPy二维数组填充DataFrame时里面的一维数组会被封装成Series，从而变成了DataFrame的列，这是完全错误的！下图就是一个错误案例（行列搞反了）：

在这里插入图片描述