认识Pandas，以及pandas的数据结构Series和DataFrame

以下是关于pandas数据结构部分的详细讲解和案例：

Series

Series是pandas中的一种一维数组结构，可以存储任意类型的数据（整数、字符串、浮点数、Python对象等），并且每个数据点都有一个对应的索引标签。

• 创建Series

  • 案例：创建一个包含水果数量的Series对象。
  • 代码：

    import pandas as pd
    
    # 创建一个简单的Series
    fruit_counts = pd.Series([10, 20, 15, 30], index=['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date'])
    
    # 查看Series
    print(fruit_counts)
    

  • 输出：

    Apple    10
    Banana   20
    Cherry   15
    Date     30
    dtype: int64
    

• 索引和操作Series

  • 索引：可以通过标签或位置来索引Series中的数据。

    # 通过标签索引
    print(fruit_counts['Banana'])  # 输出：20
    
    # 通过位置索引
    print(fruit_counts[1])  # 输出：20
    

  • 操作：可以对Series进行各种运算和操作。

    # 累加
    print(fruit_counts.sum())  # 输出：75
    
    # 过滤
    print(fruit_counts[fruit_counts > 15])  # 输出：Banana 20, Date 30
    

Series常用方法

创建和转换

• pd.Series(data, index=index, dtype=dtype, name=name)：创建一个新的Series对象。
• to_frame(name