pandas介绍：
pandas的功能很强大，可以代替部分numpy的计算功能，自带数据可视化功能，对数据清洗等等功能都有很好的应用。
要使用pandas有两个最最常见的数据结构Series 和 DataFrame。绝大多数的数据都可以通过这两种数据结构来处理，而且方便简单，易于使用。
Series：
英文翻译series为一连串，一系列，在这里我们可以吧series理解为一个一维数组的对象,不同的是Series他比一维数组多了一列索引：
通常series的索引位于最左边，默认的是0开始的数值，如果我们不喜欢想用其他内容来当做索引可以这么干：
在这里要注意，我们如果设定索引的话，一定切记，索引的个数要与该数组的元素个数相等，否则报错，而且给series传参的时候 第一个位置要用数据，第二个位置才是索引。
上图第一个我检查一下series的数据类型，第二个箭头，这个num索引用的是0，第三个箭头num索引用的是a，他们都表示num中的第一个元素，虽然我们已经用了index的方法给这个列表添加了索引，但是这个字符串类型的索引只是表象，实际默认的索引还是存在的，因此他们两个调用出的结果都一样。
如果传入字典类型的数据series会这么处理：
DataFrame：
DataFrame是一个表格型的数据结构，咱们可以把它想象成为一个可以自行设定索引的excel单元格存储的数据，它既有行索引，也有列索引，或者咱们也可以把它看成由Series组成的字典。
上图所示，Dataframe会自动给定索引，如果你不想要用这个索引想要自己设定一个索引就需要类似Series差不多的操作：
用字段和列表导入的数据除了索引有区别之外，还有个区别要注意一下：
最基本的概念介绍完啦。。大咖们不喜勿喷。