一、pandas簡介
pandas 是基於numpy 的乙個資料分析包，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。pandas 納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理資料的函式和方法。
pandas的資料結構（series及dataframe）
series：一維陣列，與numpy中的一維array類似。二者與python基本的資料結構list也很相近，其區別是：list中的元素可以是不同的資料型別，而array和series中則只允許儲存相同的資料型別，這樣可以更有效的使用記憶體，提高運算效率。
dataframe：二維的**型資料結構。可以將dataframe理解為series的容器，分析中常以dataframe為主。
二、series使用
1、匯入
import pandas as pd
2、建立series（會有預設索引）
s=pd.series([1,2,『aa』,『bb』])
s0 1
1 22 aa
3 bb
s.index
rangeindex(start=0, stop=4, step=1)
s.values
array([1, 2, 『aa』, 『bb』], dtype=object)
series區別於列表的是，series 可以自定義索引：
s2 = pd.series([『wangxin』,『man』,24],index=[『name』,『***』,『age』])
s2name wangxin
*** man
age 24
s2.index
index([『name』, 『***』, 『age』], dtype=『object』)
s2.values
array([『wangxin』, 『man』, 24], dtype=object)
s2[『name』]
wangxin
通過字典建立series
s3=pd.series()
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