Dataframe Protocol

### 概述
在Python中，`DataFrame Protocol`是一种用于描述对象的协议，用于支持类似于`Pandas DataFrame`的数据结构。`DataFrame Protocol`的出现旨在提供一种通用的方法，使得用户可以在不同的库和工具之间轻松地共享和操作DataFrame类数据，而不需要强制要求这些库都依赖于Pandas。

`DataFrame Protocol`的核心思想是定义一组标准的方法，使得具有相同行为的对象可以被视为DataFrame，并且可以在其他支持`DataFrame Protocol`的库中使用相同的接口进行操作。这样一来，就可以实现在不同库之间无缝切换DataFrame对象，而不需要进行繁琐的数据转换。

`DataFrame Protocol`通常包括以下方法和属性：
- `__getitem__()`： 用于按列名或索引获取数据。
- `__setitem__()`： 用于按列名或索引设置数据。
- `__iter__()`： 用于迭代DataFrame的列。
- `__len__()`： 返回DataFrame的长度，通常是行数。
- `columns属性`： 用于获取DataFrame的列名列表。
- `index属性`： 用于获取DataFrame的索引。

由于`DataFrame Protocol`是一种协议，因此不同的库的实现可能略有不同，但通常会遵循类似的设计原则和标准。例如，`Pandas`、`Dask`和`Vaex`等库都支持`DataFrame Protocol`，这使得用户可以在它们之间轻松地共享和操作DataFrame数据。

示例：
```
import pandas
import polars
from pandas.core.interchange.dataframe import PandasDataFrameXchg

df = pandas.DataFrame({
	"a": [1, 2],
	"b": [3.0, 4.0],
	"c": ["x", "y"]},
)

# Return the dataframe interchange object implementing \
# the interchange protocol.
# 获取实现了交换协议的 dataframe-interchange 对象；
dfi: PandasDataFrameXchg = df.__dataframe__()

# 使用该对象可转换成其他种类的dataframe；
df2: polars.DataFrame = polars.from_dataframe(dfi)
```

### 参考：
> [Github: dataframe-api](https://github.com/data-apis/dataframe-api/tree/main)