Pandas中如何创建Series和DataFrame？

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Pandas简介：Pandas是Python语言开发的用于数据处理和分析的第三方库。它擅长处理数字型和时间序列数据，同时也能轻松处理文本型数据。Pandas支持多种数据格式。

一、Pandas 简介

Pandas是使用Python语言开发的用于数据处理和数据分析的第三方库。它擅长处理数字型数据和时间序列数据，当然文本型的数据也能轻松处理。 Pandas 可以处理的数据格式非常多，常见的数据文件格式都可以快速导入，比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 由于Pandas对数据的强大处理能力，被广泛的应用于金融，数据处理等方面，是大家学习数据处理时，不可避免的存在；如果想要学好数据处理，就一起来学习Pandas吧！！！ 总结：Pandas 在数据处理方面很强大！封装了我们常用的功能，直接调用相关的函数即可，省去了我们很多工作，让我们一起好好学习Pandas吧！

二、Pandas 数据结构

Pandas 的主要数据结构有两种，分别是： Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据）;所以后面的内容也是围绕着这两部门展开的；

2.1 Series （一维数据）

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。即：Series 与Numpy 数组基本是一样的，只不过多了数据标签（索引）；

Series 格式： pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

参数 解释说明 data 一组数据(ndarray 类型) ，即Numpy数据； index 数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。