python数据分析之pandas

pandas是数据科学分析中与numpy一样非常重要的一个工具，它是numpy的升级版本，用起来感觉更复杂，但是能完成的功能是非常多的，有点类似于python的字典。上次我们简介了numpy，今天来介绍一下pandas库。

目录：

创建pandas数据类型

计算与排序操作

选择所需数据

更改添加数据

处理空数值

数据的导入与导出

合并操作

1创建pandas数据类型

pandas中的数据类型有一维的Serise和DataFrame两种。创建方式和numpy差不多：

import pandas as pd

s= pd.Serise([11,2,1,3],index=[1,2,3,4])

df= pd.DataFrame(np.random.random((3.4)),index=[1,2,3],columns=['A','B','C','D'])

Serise相当于是一维序列，不过它的每一个元素都有