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Pandas的高级索引有3种loc 标签索引DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名示例代码：ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd'])# 标签索引 loc# Seriesprint(s

什么是Pandas?Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，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。一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法应用于数据挖掘，数据分析提供数据清洗功能Pandas的数据

元素计算函数ceil(): 向上最接近的整数，参数是 number 或 arrayfloor(): 向下最接近的整数，参数是 number 或 arrayrint(): 四舍五入，参数是 number 或 arrayisnan():判断元素是否为 NaN(Not a Number)，参数是 number 或 arraymultiply(): 元素相乘，参数是number 或 arraydivide(): 元素相除，参数是number 或 arrayabs()：元素的绝

ndarray的矩阵运算数组是编程中的概念，矩阵、矢量是数学概念。在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义!矢量运算：相同大小的数组间运算应用在元素上示例代码（1）：# 矢量与矢量运算arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print("元素相乘：")print(arr * arr)print("矩阵相加：")print(arr + arr)运行结果：元素相乘：[[ 1 4 9]

Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。ndarrayNumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。ndarray的随机创建代码示例：# 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维浮点.

定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。过程：数据收集：本地数据或者网络数据的采集与操作.数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。数据分析：数据的科学计算，使用相关数据工具进行分析。数据展现：数据可视化，使用相关工具对分析出的数据进行展示。大数据分析场景和模型应用数据分析建模需要先明确业务需求，然