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  • 种基本数据结构

    千次阅读 2019-03-18 09:29:46
    通常有下列四类基本结构: 集合结构:该结构数据元素间的关系是“属于同一个集合”; 线性结构:该结构数据元素之间存在一对一的关系; 树形结构:该结构数据元素之间存在一对多的关系; 图形结构:该...

    通常有下列四类基本的结构:

    1. 集合结构:该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”;
    2. 线性结构:该结构的数据元素之间存在一对一的关系;
    3. 树形结构:该结构的数据元素之间存在一对多的关系;
    4. 图形结构:该结构的数据元素之间存在多对多的关系,也称网状结构。

    1.结合结构

    所谓集合结构就是我们中学所学习的这个

    x是集合A的元素,则记作xA。集合中的元素有三个特征:

    1).确定性(集合中的元素必须是确定的)

    2).互异性(集合中的元素互不相同。例如:集合A={1,a},则a不能等于1)

    3).无序性(集合中的元素没有先后之分),如集合{3,4,5}和{3,5,4}算作同一个集合。

    2.线性结构

    常用的线性结构有:线性表、栈、队列、双队列、数组、串。

    3.树形结构

    树形结构是一层次的嵌套结构。一个树形结构的外层和内层有相似的结构,所以这种结构多可以递归的表示。经典数据结构中的各种树状图结构:一棵树可以简单的表示为根,左子树,右子树

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  • 顺序存储结构和链接存储结构

    顺序存储结构和链接存储结构

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  • 种基本数据结构

    千次阅读 2019-11-23 19:53:24
    通常有下列四类基本结构: ⑴集合结构。该结构数据元素间的关系是“属于同一个集合”。 ⑵线性结构。该结构数据元素之间存在着一对一的关系。 ⑶树型结构。该结构数据元素之间存在着一对多的关系。 ⑷网状...

    按照关系来划分的

    数据结构的定义:分为逻辑结构(元素之间有什么关系)和存储结构(元素之间怎么存储)

    通常有下列四类基本的结构:
    ⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。
    ⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。
    ⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。
    ⑷网状结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系。

    1 集合结构

    集合是确定的
    不能有相同的元素
    无序的 {1 2 3 } { 1 3 2 }是同一个集合

    2 线性结构 分清是从什么角度来说的 逻辑 还是存储

    线性表(逻辑),栈(逻辑),队列(逻辑),双队列,数组,串 这些都是线性结构,栈,队列是操作受限的线性表。
    在这里插入图片描述这是栈的定义栈也是线性表
    重点来说线性表
    这是在这里插入图片描述
    这是在描述它的逻辑结构

    顺序存储 物理内存相邻 顺序表

    链式存储 链表 这两个 分别叫 顺序表,链表 是从存储结构上说的,即相关的数据元素用什么形式关联起来,是按照顺序挨个可查,还是一个指向另一个
    在这里插入图片描述
    线性表的链式存储 有好几种

    1在这里插入图片描述

    线性表的两种存储结构对比

    在这里插入图片描述

    数组和顺序表
    数组还限定了数据的物理存储必须是连续的
    在这里插入图片描述

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  • pandas 基本数据结构

    千次阅读 2020-01-20 21:09:39
    pandas 基本数据结构 一、pandas基本数据结构 1、pandas中主要有两种数据结构,分别是:Series和 DataFrame。 2、Series:一种类似于一维数据的对象,是由一组数据(各种 Numpy数据类型)以及一组与之相关的...

                                                                pandas 基本数据结构

    一、pandas 基本数据结构

        1、pandas 中主要有两种数据结构,分别是:Series 和 DataFrame。

        2、Series:一种类似于一维数据的对象,是由一组数据(各种 Numpy 数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的 Series 对象。注意:Series 中的索引值是可以重复的。

        3、DataFrame:一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame 即有行索引也有列索引,可以被看做是由 Series 组成的字典。

    二、Series 

        1、创建 Series

            (1) 通过一维数组创建:

                

                可以指定 Series 的索引以及 数据类型:

                

            (2)、通过字典的方式创健:

                通过字典创建 Series 时,字典中的 key 组成 Series 中的索引,字典中的 values 组成 Series 中的 values。

                

        2、常见 Series 属性

            Series 对象本身以及索引都具有一个 name 属性,默认为空,根据需要可以进行赋值操作。

            

     

    编号属性或方法描述
    1axes返回行轴标签列表
    2dtype返回对象的数据类型(dtype)
    3empty如果系列为空,则返回True
    4ndim返回底层数据的维数,默认定义:1
    5size返回基础数据中的元素数
    6values将系列作为 ndarray 返回
    7head()返回前 n 行
    8tail()返回最后 n 行

            (1) axies 返回行轴标签列表:

                

            (2) dtype 返回对象的数据类型(dtype)

                

            (3) empty 如果系列为空,则返回 True。

                

            (4) ndim 返回底层数据的维数,默认定义:1。

                

            (5) size 返回基础数据中的元数据。

                

            (6) values 将系列作为 ndarray 返回。

                

            (7) head() 返回前 n 行。

                 

            (8) tail() 返回最后 n 行。

                

        3、Series 值的获取

            (1) Series 值的获取主要有两种方式:

                a、通过 方括号 + 索引 的方式读取对应索引的数据,有可能返回多条数据。

                    

                b、通过 方括号 + 下标值 的方式读取对应下标值的数据,下标值的取值范围为:[0, len(Series.values)];另外下标值也可以是负数,表示从右往左获取数据。

                    

            (2) Series 获取多个值的方式类似 NumPy 中的 ndarray 的切片操作,通过 方括号 + 下标值 / 索引值 + 冒号(:) 的形式来截取 series 对象中的一部分数据。

                

            (3) 花式索引:

                

        4、Series 的运算

            (1) NumPy 中的数组运算,在 Series 中都保留了,均可以使用,并且 Series 进行数组运算的时候,索引与值之间的映射关系不会发生改变。

                

            (2) 注意:其实在操作 Series 的时候,基本上可以把 Series 看成 NumPy 中的 ndarray 数组来进行操作。ndarray 数组的绝大多数操作都可以应用到 Series 上。

                

        5、Series 自动对齐

            当多个 series 对象之间进行运算的时候,如果不同 series 之间具有不同的索引值,那么运算会自动对齐相同索引值的数据,如果某个 series 没有某个索引值,那么最终结果会赋值为 NaN。

            

        6、Series 缺失值检测

            (1) NaN(Not a Number) 在 pandas 中用于表示一个缺失值或者NAN值。

                

            (2) pandas 中的 isnull 和 notnull 两个函数可以用于在 Series 中检测缺失值,这两个函数的返回是一个布尔类型的 Series。

                a、isnull:

                    

                b、notnull:

                    

                c、设置指定值:

                    

    三、DataFrame

        1、DataFrame 创建

            (1) 通过二维数组创建

                数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列。

                数据帧(DataFrame)的功能特点:

                    潜在的列是不同的类型

                    大小可变

                    可以对行和列执行算术运算

                pandas 中的 DataFrame 可以使用以下构造函数创建:

                    pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)       

    编号参数描述
    1data数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个 DataFrame。
    2index对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n),如果没有传递索引值。
    3columns对于列标签,可选的默认语法是--np.arrange(n)。这只有在没有索引传递的情况下才是这样。
    4dtype每列的数据类型。
    5copy如果默认值为False,则此命令(或任何它)用于复制数据。

                    

                    

                    

            (2) 通过字典的方式创建

                

                

        2、DataFrame 数据获取:

            (1) 可以直接通过列索引获取指定列的数据,eg:df[column_name]

                a、列选择:

                    

                b、列添加:

                    

                c、列修改:

                    

                d、列删除:df.pop()、del()

                    

                    

            (2) 如果需要获取指定行的的数据的话,需要通过 ix 方法来获取对应行索引的行数据,eg:df.ix[index_name]、loc、iloc

                a、行选择:

                    

                b、选择多行:

                    

                c、选择某行某列:

                    

                    

                    

                    

                d、通过数字下标选择:

                    

                    

                    

                    

                e、行切片:

                    

                f、行添加:

                    

                    

                    

                    

                g、行修改:

                    

                    

                h、行删除:

                    

                    

                    

                    

    四、索引对象

        1、不管是 Series 还是 DataFrame 对象,都有索引对象。

        2、索引对象负责管理轴标签和其他元数据(eg:轴名称等等)。

        3、通过索引可以从 Series、DataFrame 中获取值或者对某个索引值进行重新赋值。

        4、Series 或者 DataFrame 的自动对齐功能是通过索引实现的。

     

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