pandas是创建在numpy之上的，在导入库的时候，平常都是同时导入这两个库
下面的程序都默认先导入和这两个库
Pandas的两种常用数据结构
Series和DataFrame
DataFrame数据结构
是pandas的基本数据，类似于excel表格形式的数据
它既有行索引又有列索引
Series数据结构
由一组数据和一组对应的数据标签（索引）组成
可看成dataframe中的一列
series数据创建
使用pandas.Series(data,index,dtype,name)
data:可以是列表，数组或字典（np.array()）
index:索引，必须与数据同长度，
name：对象的名称
a=pd.Series([1,2,3,4,5],index=[1,'中国','c','d','e'],name='自己')
b=pd.Series([1,2,3,4,5])
print(a);print('*'*10);print(b)
'''
1 1
中国 2
c 3
d 4
e 5
Name: 自己, dtype: int64
**********
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
'''
从上面的运行来看，知道默认索引为0开始的值，自定义name，index可以是任何类型的值
series的常用属性
values: 返回series对象的索引元素
index：返回索引
dtype：返回数据类型
shape：返回series数据形状
ndim：返回对象维度
size： 返回对象个数
a=pd.Series([1,2,34,4,5],\
index=[1,'中国','c','d','e'],\
name='自己',dtype=int)
print(a.values);print(a.index)
print(a.shape);print(a.ndim)
print(a.size)
'''
[ 1 2 34 4 5]
Index([1, '中国', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
(5,)
1
5
'''
series的切片访问
切片中括号内可以是整型切片数值，也可以是对象本身的索引，只是本身切片包含最后的索引项
a=pd.Series([1,2,34,4,5],index=['a','b','c','d','e'],name='自己',dtype=int)
print(a[0:3]);print('*'*20);print(a['a':'d'])
'''
a 1
b 2
c 34
Name: 自己, dtype: int32
********************
a 1
b 2
c 34
d 4
Name: 自己, dtype: int32
'''
series的方法
连接两个对象,对象1.append(对象2)
series_obj1.append(series_obj2)
a=pd.Series({'北京':8,'广东':9,'上海':12,'重庆':6})
b=pd.Series({'深圳':20,'珠海':60,})
print(a);print('*'*15);print(b);print('*'*15)
print(a.append(b))
'''
北京 8
广东 9
上海 12
重庆 6
dtype: int64
***************
深圳 20
珠海 60
dtype: int64
***************
北京 8
广东 9
上海 12
重庆 6
深圳 20
珠海 60
dtype: int64
'''
series对象内容的修改和删除
注意，使用series_obj.drop(‘key_value’,inplace=ture)才能删除原来对象内容，
a=pd.Series({'北京':8,'广东':9,'上海':12,\
'重庆':6})
# b=pd.Series({'深圳':20,'珠海':60,})
a['北京']=99
print(a);print('*'*10);print(a.drop('北京'))
print('？'*10);print(a);print('！'*10);
a.drop('北京',inplace=True);print(a)
'''
北京 99
广东 9
上海 12
重庆 6
dtype: int64
***************
广东 9
上海 12
重庆 6
dtype: int64
？？？？？？？？？？
北京 99
广东 9
上海 12
重庆 6
dtype: int64
！！！！！！！！！！
广东 9
上海 12
重庆 6
dtype: int64
'''
