使用Python进行数据分析（七）pandasSeries和DataFrame简介1.什么是pandas？Pandas是一个基于NumPy的Python数据分析包。主要目的是为了数据分析。它提供了大量先进的数据结构和数据处理方法。pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。2.SeriesSeries是一维数组对象，类似于NumPy的一维数组。除了一组数据，它还包含一组索引，所以可以理解为一组带索引的数组。将Python数组转换为Series对象：将Python字典转换为Series对象：当指定索引未显示时，Series自动从0开始，步长为1，为数据建立索引。也可以通过index参数显示指定索引：对于Series对象中的单个数据，根据索引获取或重新赋值对应的数据，就像普通数组一样；但是你也可以传入一个带索引的数组来获取数据或不获取数据数据重新赋值：当你想单独获取Series对象的索引或数组内容时，可以使用index和values属性，例如：操作对Series对象（索引保持不变）：3.DataFrameDataFrame是一个表格数据结构。它提供有序的列和不同类型的列值。例如，将NumPy数组组成的字典转换为DataFrame对象：DataFrame默认按照列名首字母排序。想要指定列的顺序？传入一个列名的字典即可：如果传入的列名找不到，不会报错，而是生成一列NA值：DataFrame不仅可以通过字典索引获取数据，还可以通过属性获取数据方法，例如：修改列的值：删除某列：上一个链接我的号码
