Pandas是Python第三方庫，提供高性能易用數據類型和分析工具，pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。
與numpy對比區別：
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2.pandas庫怎么用
安裝
pip install pandas
導入
import pandas as pd
3.pandas兩個數據類型
兩個數據類型：Series, DataFrame
Series類型
Series類型由一組數據及與之相關的數據索引組成
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第一列的0，1，2，3是自動索引，第二列是實際數據值，最后的dtype表示數據類型
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Series類型數據的常見創建方式
python列表
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標量值
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python字典
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ndarray
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Series類型數據的基本操作
獲得索引和數據
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更改索引
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索引
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切片
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DataFrame類型
DataFrame類型由共用相同索引的一組列組成，是一個表格型的數據類型，每列值類型可以不同，既有行索引、也有列索引，常用于表達二維數據。
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DataFrame類型數據的常見創建方式
二維ndarray對象
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一維ndarray、列表、字典、元組或Series構成的字典
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DataFrame類型數據的基本操作
獲得行列索引和數據
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更改行列索引
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選擇數據
索引切片獲取列數據和單個數據
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索引切片獲取行數據
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iloc()：按照索引的位置來選取，這里要注意這種方式是包含切片的末尾的數據的
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loc()：按照索引index的值選取，如果沒有自定義值，行數據也可以通過切片獲取。
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4.查看數據
imag數據分析-pandas庫快速了解e
5.文件數據讀取和保存
保存
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讀取
這里多了一列數據是因為上面寫入時把索引寫入了，可以再寫入時去掉index，to_csv(file,index=False)
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限于篇幅原因，還有更多內容(空值處理，分組，合并，排序，刪除等），這個會在后面的具體場景中應用。
