numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢? numpy能够帮动我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列)，那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据!
首先我们需要了解两个基本的数据类：Series和DataFrame
Series是一种 类似与一维数组的对象，是DataFrame的一个组成元素；由下面两个部分组成
- values：一组数据(ndarray类型)
- index：相关的数据索引标签
1.1 创建对象
使用列表作为数据源
from pandas import Series
Series(data=["张三","男",30])
使用numpy数组作为数据源：
import numpy as np
Series(data=np.random.randint(1,100,size=(3,)))
显式定义索引：
Series(data=np.random.randint(80,100,size=(3,)),index=['语文','数学','英语'])
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45624300/article/details/123530212
Author: 运筹码仓
Title: Python数据分析教程02：Pandas的常见用法及案例
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