观看中国MooC_教学视频Python数据分析与展示 北京理工大学——嵩天老师作此笔记。
*******Pandas
#官网平台：http://pandas.pydata.org
import pandas as pd
#两个数据类型：一维数据类型：Series; 多维数据类型：DataFrame
#各类操作：基本操作、运算操作、特征类操作、关联类操作
Pandas与Numpy的对比：
Numpy Pandas
基础数据类型 扩展数据类型
关注数据的结构表达式 关注数据的应用表达式
维度:数据间的关系 数据与索引间关系
Series类型：由一组数据及与之相关的而数据索引组成
数据索引：自动索引，即0，1，2，3
自定义索引,此时自动索引仍然会生成且使用有效。
自定义索引，实例：b= pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
Series 类型的创建：
标量值创建：s = pd.Series(25,index=['a','b','c'])
字典创建：d=pd.Series({'a':12,'b':14,'c':17})
numpy创建：n=pd.Series(np.arange(5))
.index() --获得索引，返回index类型
.values() --获得数据，返回array类型
索引单个数值 --b['a']
索引多个数值 --b[['a','b']]
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