學習彙總：點這裏
前言
pandas是一個Python軟件包，適用於非常適合許多不同類型的數據：
- 具有異構類型列的表格數據，例如在SQL表或Excel電子表格中
- 有序和無序（不一定是固定頻率）時間序列數據。
- 具有行和列標籤的任意矩陣數據（同類型或異類）
- 觀察/統計數據集的任何其他形式。實際上，數據根本不需要標記即可放入熊貓數據結構中
Pandas主要處理以下三個數據結構 ：
- 系列(Series)
- 數據幀(DataFrame)
- 面板(Panel)
這些數據結構構建在Numpy數組之上，這意味着它們很快。
維數和描述
考慮這些數據結構的最好方法是，較高維數據結構是其較低維數據結構的容器。 例如，DataFrame是Series的容器，Panel是DataFrame的容器。
| 數據結構 | 維數 | 描述 |
|---|---|---|
| 系列 | 1 | 1D標記均勻數組，大小不變。 |
| 數據幀 | 2 | 一般2D標記，大小可變的表結構與潛在的異質類型的列。 |
| 面板 | 3 | 一般3D標記，大小可變數組。 |
構建和處理兩個或更多個維數組是一項繁瑣的任務，用戶在編寫函數時要考慮數據集的方向。 但是使用Pandas數據結構，減少了用戶的思考。例如，使用表格數據(DataFrame)，在語義上更有用於考慮索引(行)和列，而不是軸0和軸1。
注意：所有Pandas數據結構是值可變的(可以更改)，除了系列都是大小可變的。系列是大小不變的。
系列
系列是具有均勻數據的一維數組結構。
關鍵點
- 均勻數據
- 尺寸大小不變
- 數據的值可變
數據幀
數據幀(DataFrame)是一個具有異構數據的二維數組。
關鍵點
- 異構數據
- 大小可變
- 數據可變
面板
面板是具有異構數據的三維數據結構。在圖形表示中很難表示面板。但是一個面板可以說明爲DataFrame的容器。
關鍵點
- 異構數據
- 大小可變
- 數據可變