如何快速掌握Python Pandas基础操作？

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Pandas 是一种基于 NumPy 的工具，主要用于解决数据分析任务。它提供了大量库和函数，可以方便地处理和操作数据。Pandas 包括了大量库和标准的数据模型，支持高效的数据分析和处理。

一、什么是Pandas?

　　博文转载：www.runoob.com/pandas/pandas-tutorial.html

　　基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

　　Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

　　Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

　　Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

　　Pandas 应用

Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

　　数据结构

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。