Python环境：3.10.0，已安装第三方库 pandas
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三、pandas数据结构（DateFrame & Series）
一、pandas概述
Pandas主要读取表格类型（二维数据类型）的数据，然后进行分析：
| 数据类型 | 说明 | pandas读取方法 | 参数说明 |
| csv, tsv, txt | 用逗号分隔、tab分割的纯文本文件 | pandas.read_csv(参数1) | 参数1，均为文件路径 |
| excel | 微软xls或xlsx文件 | pandas.read_cexcel(参数1) | - |
| mysql | 关系型数据库表 | pandas.read_sql(参数1) | - |
二、从文件中读取数据（方法）
1. 读取csv文件
1.1 文件变量fobj = read_csv(文件路径)
from pandas import *
fobj = read_csv('D://桌面//stock30.csv')1.2 使用 文件变量fobj.head() 读取到前几行文件。值得注意的是，pandas会自动添加一列数据作为操作索引值，因此，第一列不是原文件包含的内容。
>>> fobj.head()
Unnamed: 0 code name lasttrade
0 1 MMM 3M 160.09
1 2 AXP American Express 134.46
2 3 AAPL Apple 326.12
3 4 BA Boeing 345.02
4 5 CAT Caterpillar 140.471.3 查看数据形状，即数据行列，使用 fobj.shape 方法，以元组形式返回(行，列)。
>>> fobj.shape
(30, 4)
1.4 查看列名列表，fobj.columns
>>> fobj.columns
Index(['Unnamed: 0', 'code', 'name', 'lasttrade'], dtype='object')1.5 查看索引列，fobj.index
>>> fobj.index
RangeIndex(start=0, stop=30, step=1)1.6 查看每列数据的数据类型，fobj.dtypes
>>> fobj.dtypes
Unnamed: 0 int64
code object
name object
lasttrade float64
dtype: object2. 读取txt文件（自定义数据形式）
2.1 读取文件，fobj = read_csv()
>>> fobj = read_csv(
··· 'D://桌面//01.txt', #文件路径
··· sep = '/', #数据分割符
··· header = None, #文件标题行
··· names = ['date', 'member', 'number']) #自定义列名3. 读取excel文件
3.1 类似csv文件
4. 读取MySQL
后续补充
三、pandas数据结构（DateFrame & Series）
访问数据元素类似于字典，使用键（索引值index）来访问值。
1. Series
一维数据列表。
1.1 仅有列表即可生成最简单的Series；索引值默认为0~正无穷。
>>> s1 = Series([1, '2', 'a', '我是数据'])
>>> s1
0 1
1 2
2 a
3 我是数据
dtype: object1.2 可自定义索引值。
>>> s1 = Series([1, '2', 'a', '我是数据'], index = [1, '52', 'a', '我是索引值'])
>>> s1
1 1
52 2
a a
我是索引值 我是数据
dtype: object1.3 使用字典创建Series类型数据
>>> s1 = Series({1:25, '48':56, '我是索引':'我是数据'})
>>> s1
1 25
48 56
我是索引 我是数据
dtype: object另外：
1. 只获取索引值：.index方法；只获取数据：.values方法。两者皆以列表形式返回。
2. 批量访问数据，可以使用如下方法
>>> s1[[1, '48']]
1 25
48 56
dtype: object3. 访问单一数据的类型，会返回数据的具体类型；批量访问数据的类型，返回的仍然是，Series数据类型。
2.DataFrame
即为二维or多维数据列表
既有行索引index，又有列索引columns。可以看作是由Series组成的字典。
使用字典嵌套列表的方法创建，其键，即为列索引，行索引默认添加为自然数列。
tips:
1. 访问其每个数据类型（按照列索引访问）， object.dtypes，会返回具体数据类型（包括object, int, float...）
2. 获取行索引，obj.index；获取列索引，obj.columns。
3. 列索引一般需要自定义，访问列索引时返回一个列表；行索引一般会默认为自然数列（返回元组，(start=, stop=, step=)），也可自定义（返回一个列表）。
4. 若想使用行索引来访问数据时，使用obj.loc[索引值]的方法来访问，返回一个Series对象，其索引值此时变为原来的列索引值。
3. 从DataFrame中查询到Series
一行或者一列DataFrame即为一个Series对象。
查询方法类似于使用字典的键来访问值的过程。
4. 从DataFrame中查询到DataFrame
访问时：1. 一般使用切片方法；
2. 类似于Series中批量访问数据时的语法。
>>> s2 = DataFrame({
··· 'one':[1, 2, 3, 4, 5],
··· 'two':[11, 12, 13, 14, 15],
··· 'three':[21, 22, 23, 24, 25]})
>>> s2
one two three
0 1 11 21
1 2 12 22
2 3 13 23
3 4 14 24
4 5 15 25
>>> s2['two']#使用单一列索引访问
0 11
1 12
2 13
3 14
4 15
Name: two, dtype: int64
>>> s2.loc[2:4]#批量使用行索引访问
one two three
2 3 13 23
3 4 14 24
4 5 15 25值得注意的是，列表的切片是不包含末尾值的，但是在这两个数据结构中使用的切片方法是包含末尾值的。