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2024年5月22日发(作者：)

Python中的Pandas数据分析库

从数据分析的角度出发，Pandas是最受欢迎的Python库之一。在

各种针对数据处理和统计分析的工作中，该库提供了强大而灵活的处

理工具来处理表格数据。这其中，表格通常指的是二维表格数据。数

据可以存储在Pandas的数据结构中（通常是DataFrame），提供了一

种灵活、有效的方式来对数据进行处理。

Pandas的DataFrame的用途非常广泛，它的扩展性使其能够处理

多种数据类型，包括时间序列、大数据文件、不规则数据和结构化数

据。本文将着重探讨Pandas的数据结构和它们在数据分析中的应用。

我们还将探讨一些Pandas在不同数据类型下的优势和不足，以及

Pandas和其他数据分析库的结合使用。

一、Pandas的数据结构

Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame。Series是一种只

有一列数据的数据类型，类似于Excel中的一列数据，而DataFrame

则是由多个Series组成的表格。

1. Series

Series是一种带有行标签（row labels）的一维数组。每个元素

都有一个相应的标签，这个标签根据索引来标识。很多Pandas函数都

返回Series对象，因此我们需要了解Series对象。下面是一个

Series示例：

```python

import pandas as pd

s = ([1, 3, 5, , 6, 8])

print(s)

```

输出结果为：

```python

0 1.0

1 3.0

2 5.0

3 NaN

本文标签： 数据标签处理数据类型对象

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