（對於kaggle中machine learning course和learn pandas的學習筆記）
intro to data structures
pandas kaggle course
creating, reading, and writing reference
十分鐘的 pandas 入門教程（中文翻譯）
（這一部分涉及到numpy的ndarray，之後再回來補充）
(1) series
a. series的建立
乙個列+索引的資料結構，那一列上元素可為各種資料型別。
s = pd.series(data, index=index)1. 若data為ndarray：
index必須具有與data相同的長度。如果未指定index，則預設新增index為 0, 1…, len(data)-1
s = pd.series(np.random.randn(5)
, index=
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
,'e'
])
series的索引直接就為字典的鍵。
若未傳遞index的值，在python3.6以上的版本中，series中各個元素的順序和字典中的順序一致；版本更低，series中元素的順序為按照索引的公升序排列：
d =
pd.series(d)
# output:
# b 1
# a 0
# c 2
d =
pd.series(d, index=
['b'
,'c'
,'d'
,'a'])
# output:
# b 1.0
# c 2.0
# d nan （pandas中說明資料丟失的標誌
# a 0.0
index必須被指定，值會被重複到和標籤相同的長度。
pd.series(5.
, index=
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
,'e'])
# output:
# a 5.0
# b 5.0
# c 5.0
# d 5.0
# e 5.0
b. series的操作
（後期再補充）
1. 對series進行類似ndarray的操作：
進行操作s[0]時，僅會取出data；進行切片操作時，data和index都會被取出
2. 對series進行型別字典的操作：
相當與對於定長字典的操作。
(2) dataframe
a. dataframe的建立
有多個列，每個列都有label（columns），也有索引（index），各列之間的資料結構可能不同。可以理解為series的字典。
1. data為字典
不論字典的value是什麼型別的（普通型別、series、dict、ndarrays、list），字典的鍵為columns，為每列的列首；每個值都會被轉化成乙個series，其index為每行的行首。
df2 = pd.dataframe(
)# output:
# a b c d e f
# 0 1 2013-01-02 1 3 test foo
# 1 1 2013-01-02 1 3 train foo
# 2 1 2013-01-02 1 3 test foo
# 3 1 2013-01-02 1 3 train foo
d =df = pd.dataframe(d)
df# output:
# one two
# a 1.0 1.0
# b 2.0 2.0
# c 3.0 3.0
# d nan 4.0
pd.dataframe(d, index=
['d'
,'b'
,'a'])
# output:
# one two
# d nan 4.0
# b 2.0 2.0
# a 1.0 1.0
pd.dataframe(d, index=
['d'
,'b'
,'a'
], columns=
['two'
,'three'])
# output:
# two three
# d 4.0 nan
# b 2.0 nan
# a 1.0 nan
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