1.Pandas庫介紹：
Pandas是Python第三方庫，提供高性能易用數(shù)據(jù)類型和分析工具,其所包含的數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)處理工具的設(shè)計使得在Python中進行數(shù)據(jù)清洗和分析非常方便。
Pandas是基于Numpy實現(xiàn)，常與Numpy、Scipy和Matplotlib一同使用。
Pandas的引用直接使用以下語句即可：
import pandas as pd # 盡管別名可以省略或者修改，建議使用上述約定的別名
2.Pandas庫的理解：
Pandas庫主要有兩種數(shù)據(jù)類型：Series（相當(dāng)于一個一維數(shù)據(jù)類型）、DataFrame（相當(dāng)于一個二維到多維數(shù)據(jù)類型） ，并基于上述兩個數(shù)據(jù)類型提供了各類操作： 基本操作、運算操作、特征類操作、關(guān)聯(lián)類操作。
| Numpy | Pandas |
|---|---|
| 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型 | 擴展數(shù)據(jù)類型 |
| 關(guān)注數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)表達(dá) | 關(guān)注數(shù)據(jù)的應(yīng)用表達(dá) |
| 維度：數(shù)據(jù)間關(guān)系 | 數(shù)據(jù)與索引間關(guān)系 |
3.Pandas庫的Series類型：
3.1 Series類型介紹：
Series類型是由一組數(shù)據(jù)及與之相關(guān)的數(shù)據(jù)索引組成，即一維的帶“標(biāo)簽”的數(shù)組。Series類型包括index和value兩部分。
- 自動索引
- 自定義索引
3.2 Series類型的創(chuàng)建：
Python列表：index與列表元素個數(shù)一致
標(biāo)量值：index表達(dá)Series類型的尺寸
- Python字典：鍵值對中的“鍵”是索引，index從字典中進行選擇操作
如要構(gòu)造與字典不同的數(shù)據(jù)類型時刻采用index參數(shù)：
- ndarray：索引和數(shù)據(jù)都可以用過ndarray類型創(chuàng)建
- 其他函數(shù)：range()函數(shù)等
4.Pandas庫的DataFrame類型：
4.1 DataFrame類型介紹：
DataFrame類型由共用相同索引的一組列組成。
DataFrame是一個表格型的數(shù)據(jù)類型，每列值類型可以不同；
DataFrame既有行索引(index),也有列索引(column)；
DataFrame常用于表達(dá)二維數(shù)據(jù)，但可以表達(dá)多維數(shù)據(jù)。
4.2 DataFrame類型的創(chuàng)建：
- 二維ndarray對象
- 由一維ndarray構(gòu)成的字典
- 由列表構(gòu)成的字典
由字典、元組或Series構(gòu)成的字典
Series類型
其他的DataFrame類型
