开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学-人工智能基础： Pandas 数据分析模块】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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Pandas 数据分析模块
内容介绍：
一、Pandas 介绍
二、Series 介绍
一、Pandas 介绍
Pandas（Python Data Analysis Library）是 Python 的一个数据分析包，是基于 NumPy 的一种工具，为了解决数据分析任务而创建的。
Pandas 使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。模块提供了大量的能便捷处理数据的函数、方法和模型，还包括操作大型数据集的工具。从而能够高效分析数据。
Pandas 主要处理以下三种数据结构：
（1）Series：：一维数组，与 NumPy 中一维的 ndarray 类似。数据结构接近 Python 中的 List 列表，数据元素可以是不同的数据类型。
（2）DataFrame：二维数据结构。DataFrame 可以理解成 Series 的容器，其内部的每项元素都可以看作一个Series。DataFrame 是重要的数据结构，在机器学习中经常使用。
（3）Panel：三维数组，可以理解为 DataFrame 的容器，其内部的每项元素都可以看作一个 DataFrame。
这些数据结都是构建在 NumPy 数组的基础之上，运算速度很快
二、Series 介绍
Series 是一种类似于一维数组的对象，创建 Series 对象可以使用函数：pandas.Series（data,index）
data 表示数据值,index 是索引，一些情况下会自动创建一个0到 N-1的整数型索引，N是数据的长度。
例子：
In [1] : import pandas as pd
s=pd.Series([1,3,5,6])
print(s) //要注意 Series 的索引默认是整数型。//
0 1
1 3
2 5
3 6
dtype: int64
Series 中的元素可以访问和修改如下：
In [ 3]: s[1]=80
s
out[4]: 0 1
2 5
3 6
dtype: int64
创建 series 时还可以自定义索引如下
In [ ]: s2=pd.Series([3.4,0.8,2.1,0.3,1.5],range[5,10])
s2
out[6]: 5 3.4
6 0.8
7 2.1
8 0.3
9 1.5
dtype:float64
In[]: s3=pd.Series({‘longitude’:39,’latitude’:116,’Temperature’:23})//创建了一个地理位置，索引是longitude 经度，latitude 纬度，温度 Temperature//
s3
out[8]:
longitude 39
latitude 116
Temperature 23
dtype: int64
Series 中的数据可以修改，还可以增加新的索引，例如对 s3温度增加两度新增城市索引，其值为北京
In [ 9]: s3[‘city’]=Beijing’
s3
out[9]: longitude 39
latitude 116
Temperature 23
city Beijing
dtype: object
In [ 10]: s3[‘Temperature’]+=2
s3
out[10]: longitude 39
latitude 116
Temperature 25
city Beijing
dtype: object
如上温度增加了2度，新增了一个城市北京。
