即使填充了dataframe元素，Python列表也没有类型元素

。

在Python中，列表是一种可变的有序集合，可以包含任意类型的元素。与之不同的是，dataframe是pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析结构化数据。

列表的元素可以是不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。而dataframe中的每一列都有特定的数据类型，可以是整数、浮点数、字符串、日期等。这种类型限制使得dataframe更适合处理和分析结构化数据，而列表更适合存储和操作一组杂乱的数据。

当我们向dataframe中填充元素时，可以通过指定列名和对应的值来添加数据。这样，每个列的数据类型会根据填充的值自动确定。例如，如果我们向一个列中填充整数值，那么该列的数据类型将被设置为整数类型。同样地，如果我们填充字符串值，该列的数据类型将被设置为字符串类型。

相比之下，列表中的元素可以是任意类型，无需事先指定。我们可以通过append()方法向列表中添加元素，而不需要考虑元素的数据类型。这使得列表更加灵活，但也增加了数据处理和分析的复杂性。

综上所述，即使填充了dataframe元素，Python列表仍然没有类型元素。列表可以包含任意类型的元素，而dataframe中的每一列都有特定的数据类型。根据具体的需求和数据处理任务，我们可以选择使用列表或dataframe来存储和处理数据。

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01 回顾前面介绍了Pandas最重要的两个类：Series和DataFrame，讲述了这两种数据结构常用的属性和操作，比如values，index, columns，索引，Series的增删改查，DataFrame...的增删改查，Series实例填充到Pandas中，请参考：玩转Pandas，让数据处理更easy系列1 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2 02 读入DataFrame实例读入的方式有很多种...如果创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，并且假如我们仅仅需要访问前面10%的元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。...如果列表元素中的元素可以按照某种算法推算出来，那是否可以在循环过程中，推算出我们需要的一定数量的元素呢？这样地话，我们就可以灵活地创建需要数量的list，从而节省大量的空间。...更详细介绍可以参考： Python|生成器 05 操作两个DataFrame实例以上阐述了DataFrame的最基本的操作，接下来，说一个好玩的功能。

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python之pandas简单介绍及使用（一）「建议收藏」

二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。...只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。...，就是里面的元素的类型，由你任意决定（其实是由需要来决定）。...10]: s2 Out[10]: name 　　 wangxing sex　　 man age 　　 24 dtype: object 每个元素都有了索引，就可以根据索引操作元素了...字典的“键”（”name”，”marks”，”price”）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。

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