Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。
Pandas 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）。
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。
使用python进行数据分析时，经常会用Pandas类库处理数据，将数据转换成我们需要的格式。Pandas中的有两个数据结构和处理数据相关，分别是Series和Dataframe。
Pandas 数据结构 - SeriesPandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。
Series 由索引（index）和列组成，函数如下：
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
参数说明：
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data：一组数据(ndarray 类型)。
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index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
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dtype：数据类型，默认会自己判断。
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name：设置名称。
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copy：拷贝数据，默认为 False。
Dataframe 是一个表格型的数据结构，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）。
Dataframe 构造方法如下：
pandas.Dataframe( data, index, columns, dtype, copy)
参数说明：
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data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
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index：索引值，或者可以称为行标签。
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columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
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dtype：数据类型。
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copy：拷贝数据，默认为 False。
Pandas Dataframe 是一个二维的数组结构，类似二维数组。
