一、pandas 是什么
数据分析。它提供了大量高级的 数据结构和 对数据处理的方法。
pandas 有两个主要的数据结构： Series 和 DataFrame。
二、Series
一维数组对象 ，类似于 NumPy 的一维 array。它除了包含一组数据还包含一组索引，所以可以把它理解为一组带索引的数组。
将 Python 数组转换成 Series 对象：
将 Python 字典转换成 Series 对象：
当没有显示指定索引的时候，Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。
你也可以通过 index 参数显示指定索引：
当没有显示指定索引的时候，Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。
你也可以通过 index 参数显示指定索引：
当没有显示指定索引的时候，Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。
你也可以通过 index 参数显示指定索引：
对于 Series 对象里的单个数据来说，和普通数组一样，根据索引获取对应的数据或重新赋值；
不过你还可以传入一个索引的数组来获取数据或未数据重新赋值：
当没有显示指定索引的时候，Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。
你也可以通过 index 参数显示指定索引：
当没有显示指定索引的时候，Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。
你也可以通过 index 参数显示指定索引：
index 和 values 属性，例如：
对 Series 对象的运算（索引不变）：
三、DataFrame
表格型的数据结构。它提供 有序的列和 不同类型的列值。
例如将一个由 NumPy 数组组成的字典转换成 DataFrame 对象：
DataFrame 默认根据列名首字母顺序进行排序，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，它不会报错，而是产生一列 NA 值：
DataFrame 不仅可以以字典索引的方式获取数据，还可以以属性的方法获取，例如：
修改列的值：
删除某一列：
当没有显示指定索引的时候，Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。
你也可以通过 index 参数显示指定索引：
