pandas | 使用pandas进行数据处理——Series篇

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上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了，今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库，它就是大名鼎鼎的Pandas。

Pandas的全称是Python Data Analysis Library，是一种基于Numpy的科学计算工具。它最大的特点就是可以像是操作数据库当中的表一样操作结构化的数据，所以它支持许多复杂和高级的操作，可以认为是Numpy的加强版。它可以很方便地从一个csv或者是excel表格当中构建出完整的数据，并支持许多表级别的批量数据计算接口。

安装使用

和几乎所有的Python包一样，pandas也可以通过pip进行安装。如果你装过Anaconda套件的话，那么像是numpy、pandas等库已经自动安装好了，如果没有安装过也没有关系，我们使用一行命令即可完成安装。

pip install pandas

和Numpy一样，我们在使用pandas的时候通常也会给它起一个别名，pandas的别名是pd。所以使用pandas的惯例都是：

import pandas as pd

如果你运行这一行没有报错的话，