orderedDict 与 pandas 系列
orderedDict vs pandas series
对此还是个新手，抱歉，如果我问了一些非常愚蠢的问题。 Python 有序字典和 pandas 系列之间有什么区别？
我能想到的唯一区别是 orderedDict 可以在数据中嵌套字典。这就是全部？这是真的吗？
使用一个与另一个之间会有性能差异吗？
我的项目是销售预测，大部分数据类似于：{第 1 周：400 个单位，第 2 周：550 个单位}...也许有序字典是多余的，因为输入顺序与比较无关周#？
如果我的问题很愚蠢，我再次道歉，我只是想在学习的过程中做到彻底。
谢谢！
-斯蒂芬
最重要的是，pd.Series 是 pandas 库的一部分，因此它具有许多附加功能 - 请在向下滚动时查看 attributes 和 methods pd.Series docs. This compares to OrderDict: docs。
对于您的用例，使用 pd.Series 或 pd.DataFrame（这可能是使用 nested dictionaries 的一种方式，因为它有一个 index 和多个 columns) 似乎很合适。如果您查看 pandas 文档，您还会发现相当全面的时间序列功能，对于围绕每周销售预测的项目应该会派上用场。
由于pandas建立在numpy之上，专门的科学计算包，性能相当不错。
有序字典作为 python 集合库的一部分实现。这些集合是针对特定用例的非常快速的容器。如果您只想寻找与字典相关的功能（如本例中的顺序），我会选择它。虽然您说您将在 pandas 真正适合的领域进行更深入的分析（例如绘图、填充缺失值）。所以我建议你去 pandas.Series.
对此还是个新手，抱歉，如果我问了一些非常愚蠢的问题。 Python 有序字典和 pandas 系列之间有什么区别？
我能想到的唯一区别是 orderedDict 可以在数据中嵌套字典。这就是全部？这是真的吗？
使用一个与另一个之间会有性能差异吗？
我的项目是销售预测，大部分数据类似于：{第 1 周：400 个单位，第 2 周：550 个单位}...也许有序字典是多余的，因为输入顺序与比较无关周#？
如果我的问题很愚蠢，我再次道歉，我只是想在学习的过程中做到彻底。
谢谢！
-斯蒂芬
最重要的是，pd.Series 是 pandas 库的一部分，因此它具有许多附加功能 - 请在向下滚动时查看 attributes 和 methods pd.Series docs. This compares to OrderDict: docs。
对于您的用例，使用 pd.Series 或 pd.DataFrame（这可能是使用 nested dictionaries 的一种方式，因为它有一个 index 和多个 columns) 似乎很合适。如果您查看 pandas 文档，您还会发现相当全面的时间序列功能，对于围绕每周销售预测的项目应该会派上用场。
由于pandas建立在numpy之上，专门的科学计算包，性能相当不错。
有序字典作为 python 集合库的一部分实现。这些集合是针对特定用例的非常快速的容器。如果您只想寻找与字典相关的功能（如本例中的顺序），我会选择它。虽然您说您将在 pandas 真正适合的领域进行更深入的分析（例如绘图、填充缺失值）。所以我建议你去 pandas.Series.