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Pandas是Python的数据分析库，提供数据结构Series和DataFrame，用于数据加载、清洗、转换、分析和可视化。Series是一维数据结构，具有索引和不同数据类型，而DataFrame是二维表格数据，支持行和列操作。Pandas支持从多种格式导入和导出数据，如CSV、JSON、SQL等。此外，Pandas提供了丰富的数据处理功能，包括缺失值处理、条件过滤、数据合并与分割、读写操作等，广泛应用于数据分析领域。
Pandas相关
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。 是一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。
应用场景
Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。
Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。
数据结构
Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据）。
Series 是一种类似于一维数组的对象或列表，它由一组数据（各种 Numpy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。Series 可以看作是 DataFrame 中的一列，也可以是单独存在的一维数据结构。
DataFrame 是一个二维表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）即多个 Series 按列排列构成的表格&#x
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