python数据分析(一)——series和读取外部数据

系列文章目录：
python数据分析(二)——DataFrame
python数据分析(三)——pandas缺失值处理

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一、为什么要学习pandas？

numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决数据分析的问题，那么pandas学习目的在哪里？

numpy能够帮我们处理数值型数据，但是很多时候除了数值之外，还有字符串、时间序列等

比如：通过爬虫获取到存储在数据库的数据
比如：之前YouTube中除了数值还有国家的信息、视频的分类(tag)信息、标题信息等

所以，numpy能够帮我们处理数值，但是pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能帮助我们处理其他类型的数据

二、pandas常用数据类型

• Series 一维，带标签数组，标签指的索引
• dataframe二维，Series容器

1. Series创建

1.1 通过列表创建

代码如下（示例）：

In [22]:import pandas as pd
In [23]:pd.Series([1,2,31,12,3,4])
Out[23]: 
0     1
1     2
2    31
3    12
4     3
5     4
dtype: int64

In [24]:t = pd.Series([1,2,31,12,3,4])

In [25]:type(t)
Out[25]: pandas.core.series.Series

In [26]:t
Out[26]: 
0     1
1     2
2    31