延續前一篇，我們今天繼續深入來看DataFrame的內部構造。

昨天我們花了一點篇幅介紹了parametric type，有了這個概念之後，接下來我們就來看DataFrame這個Type是怎麼定義的:

type DataFrame <: AbstractDataFrame
    columns::Vector{Any}
    colindex::Index

    function DataFrame(columns::Vector{Any}, colindex::Index)
        ...
    end
end

我們可以發現它包含了兩個子元素:columns和colindex。
columns的Type是Vector{Any}，Vector{Any}和Array{Any,1}完全等價，可以看作是Array{Any,1}的別名(alias)。二維陣列Array{Any,2}也有別名，是Matrix{Any}。前面有提過，Any這個型別是julia所有內建型別的母型別，所有內建的型別都會繼承Any。
colindex的Type是Index，Index是這個package另外定義的型別，它的定義是這樣:

type Index <: AbstractIndex   

    lookup::Dict{Symbol, Indices}

    names::Vector{Symbol}

end

Index包含了lookup和names兩個子元素。lookup是Dict型別。Dict的作用就像是python裡的dictionary，也就是一個hash table的資料結構。Symbol是一個非常有趣的系統內建型別，我們之後會有專文討論，Indices也是一個自訂的型別，它的定義是

typealias Indices Union(Real, AbstractVector{Real})

也就是說，它其實就是Union(Real,AbstractVector{Real})，Union的作用是表示Indices可以是Real或是AbstractVector{Real}。

我也現在就用之前的Titanic data來當例子，讓大家有個比較實際的感覺。

第一步一樣是先把資料讀進來

df=readtable("train.csv")  

再來執行df.columns，會得到下面的結果:

12-element Array{Any,1}:
 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10  ...  882,883,884,885,886,887,888,889,890,891]                                                                                                                                                               
 [0,1,1,1,0,0,0,0,1,1  ...  0,0,0,0,0,0,1,0,1,0]                                                                                                                                                                                    
 [3,1,3,1,3,3,1,3,3,2  ...  3,3,2,3,3,2,1,3,1,3]                                                                                                                                                                                    
 UTF8String["Braund, Mr. Owen Harris","Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)","Heikkinen, Miss. Laina","Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)","Allen, Mr. William Henry","Moran, Mr. James","McCarthy, Mr. Timothy J","Palsson, Master. Gosta Leonard","Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)","Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)"  ...  "Markun, Mr. Johann","Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika","Banfield, Mr. Frederick James","Sutehall, Mr. Henry Jr","Rice, Mrs. William (Margaret Norton)","Montvila, Rev. Juozas","Graham, Miss. Margaret Edith","Johnston, Miss. Catherine Helen \"Carrie\"","Behr, Mr. Karl Howell","Dooley, Mr. Patrick"]

......

上面只列出一部份的結果。前面我們提到df.columns是一個一維的陣列，而這個一組陣列的每一個元素又都是一個陣列，分別是資料中每一行的資料，這也符合julia多維陣列的儲存慣例。

df.colindex包含了兩個元素lookup和names，我們分別來看它們裡頭裝了什麼:

這是df.colindex.lookup:

Dict{Symbol,Union(AbstractArray{Real,1},Real)} with 12 entries:
  :Survived    => 2
  :PassengerId => 1
  :Parch       => 8
  :Fare        => 10
  :Name        => 4
  :Pclass      => 3
  :Sex         => 5
  :Cabin       => 11
  :SibSp       => 7
  :Embarked    => 12
  :Ticket      => 9
  :Age         => 6

它就是一個Dict，把欄位的名稱對到這個欄位的資料在df.columns中的index。

而df.colindex.names則是:

12-element Array{Symbol,1}:
 :PassengerId
 :Survived   
 :Pclass     
 :Name       
 :Sex        
 :Age        
 :SibSp      
 :Parch      
 :Ticket     
 :Fare       
 :Cabin      
 :Embarked

它就只是一個存放所有欄位名稱的陣列。

這個就是DataFrame的構成，接下來我想花一些篇幅解釋Symbol這個型別，以及它在DataFrame的功用。