一、简介
Pandas是一个基于NumPy的分析结构化数据的工具集，NumPy为其提供了高性能的数据处理能力。Pandas被普遍用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗、数据I/O、数据可视化等辅助功能。Pandas不仅简洁，还拥有出众的数据处理能力和完备的辅助功能。归纳起来，Pandas有以下5大特点。
- 具有极强的自适应能力。无论是Python还是NumPy的数据对象，即使是结构不规则的数据也可以轻松转换为DataFrame。Pandas还可以自动处理缺失数据，类似NumPy的掩码数组。
- NumPy为其提供了快速的数据组织和处理能力。Pandas支持任意增删数据列，支持合并、连接、重塑、透视数据集，支持聚合、转换、切片、花式索引、子集分解等操作。
- 完善的时间序列。Pandas支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。
- 拥有全面的I/O工具。Pandas支持读取文本文件（CSV等支持分隔符的文件）、Excel文件、HDF文件、SQL表数据、json数据、html数据，甚至可以直接从url下载并解析数据，也可以将数据保存为CSV文件或Excel文件。
- 对用户友好的显示格式。不管数据复杂程度如何，Pandas展现出的数据结构总是最清晰的，它支持自动对齐对象和标签，必要时也可以忽略标签。
二、Series与 DataFrame的介绍
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1.1 第一件事，导入所需的扩展库：NumPy 和 Pandas
import numpy as np
print(np.__version__) # 查看NumPy版本import pandas as pd
print(pd.__version__) # 查看Pandas版本- 1.2 使用Pandas读取csv文件，了解Pandas的数据结构： DataFrame 和 Series
df = pd.read_csv(r'./data/scores.csv', encoding = 'gbk') # .data
df- 注：以上代码构建了一个带标签的二维数据表格。总分、学号、性别、操作系统、算法分析与设计、数据仓库与挖掘技术、平均分是每列数据的标签，所有列的标签称为列名；0-19是每一行数据的标签，所有行的标签称为索引。这个带标签的二维数据表格就是Pandas最核心的数据结构DataFrame，所有关于Pandas的操作和技巧几乎都是围绕着DataFrame这个结构进行的。
- Series是由一组同一类型的数据和一组与数据对应的标签（Index）组成的数据结构，这个标签又称为索引，索引是允许重复的。Pandas提供了多种生成Series的方式。简言之，Series就是带标签的一维数组。
- 默认索引是从0开始的整型序列，也可以指定索引。如下所示：
pd.Series([1,2,3]) # 默认索引
pd.Series([1,2,3],index = [2020, 2021, 2022]) #指定索引
pd.Series([1,2,3],index = [2020, 2020, 2022]) #指定索引)
