1.Pandas库介绍：
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具,其所包含的数据 结构和数据处理工具的设计使得在Python中进行数据清洗和分析非常方便。
Pandas是基于Numpy实现，常与Numpy、Scipy和Matplotlib一同使用。
Pandas的引用直接使用以下语句即可：
import pandas as pd # 尽管别名可以省略或者修改，建议使用上述约定的别名
2.Pandas库的理解：
Pandas库主要有两种数据类型：Series（相当于一个一维数据类型）、DataFrame（相当于一个二维到多维数据类型） ，并基于上述两个数据类型提供了各类操作： 基本操作、运算操作、特征类操作、关联类操作。
| Numpy | Pandas |
|---|---|
| 基础数据类型 | 扩展数据类型 |
| 关注数据的结构表达 | 关注数据的应用表达 |
| 维度：数据间关系 | 数据与索引间关系 |
3.Pandas库的Series类型：
3.1 Series类型介绍：
Series类型是由一组数据及与之相关的数据索引组成，即一维的带“标签”的数组。Series类型包括index和value两部分。
- 自动索引
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- 自定义索引
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3.2 Series类型的创建：
Python列表：index与列表元素个数一致
标量值：index表达Series类型的尺寸
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- Python字典：键值对中的“键”是索引，index从字典中进行选择操作
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如要构造与字典不同的数据类型时刻采用index参数：
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- ndarray：索引和数据都可以用过ndarray类型创建
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- 其他函数：range()函数等
4.Pandas库的DataFrame类型：
4.1 DataFrame类型介绍：
DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成。
DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同；
DataFrame既有行索引(index),也有列索引(column)；
DataFrame常用于表达二维数据，但可以表达多维数据。
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4.2 DataFrame类型的创建：
- 二维ndarray对象
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- 由一维ndarray构成的字典
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- 由列表构成的字典
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由字典、元组或Series构成的字典
Series类型
其他的DataFrame类型
