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pandas是数据处理利器，基于Numpy构建。内置数据结构Series由一维数组和与之相关的索引组成。可以保存任何类型的数据。DataFrame二维表格型数据。有行索引和列索引。导入一般命名为pdimport pandas as pdSeries创建pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)参数说明：data：一组数据(ndarray 类型)。数据可以写成字典形式，就可以不需要index，字典的标签自动设为pandas数据的标签

基础导入首先需要导入numpy这个库，一般可以命名为np。import numpy as np创建可以通过array()函数定义数字实例对象。例如，可以导入一个3行3列的数组：a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])a.ndim#2a.shape#(3,4)a.dtype#int32功能公式查看维度a.ndim查看行列数a.shape查看元素类型a.dtype序列数组可以用来构建

map 函数| map(func, *iterables) --> map object| Make an iterator that computes the function using arguments from| each of the iterables. Stops when the shortest iterable is exhausted.制作一个迭代器，使用每个迭代iterables的参数计算函数。当最短的迭代iterables结束时停止。map 函数是一个允许

文本文件读写写file = open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wenben.txt", "w") file.write("good\n")file.write("hello\n")file.close()w表示写入。首先，文件夹必须存在。作用是：没有该文本则会自动创建，存在该文本则覆盖原文本。读file = open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wenben.txt", "r")

概念正则表达式是可以选择含有某种格式的文本。它用一定的语句匹配符合一定规则的字符串。正则表达式中的元字符限定符（出现次数）* 左边的字符可以出现任意次（包括0次）+左边的字符可以出现任意次（不包括0次）\？左边的字符可以出现 0 次或 1 次{m} m ≥ 0 左边的字符出现m次{m,} m ≥ 0 左边的字符出现 ≥m 次{m,n} m,n ≥ 0 左边的字符出现 m~n次（包括 m 和 n）...