1.學習pandas庫的必要性在第二季的前面4集裡，我們學習了numpy庫，從這一集開始，我們向python資料處理的另乙個庫pandas進發。pandas是在numpy的基礎上建立的乙個第三方程式庫。2.series可以視作帶索引的增強版陣列
3.series的索引基本操作
4.series的類字典特性
之所以在掌握了numpy庫之後還要學習和使用pandas，是因為ndarray資料結構常常作用於那些常見的乾淨整齊、組織良好的資料，但是我們在實際工作中面對的往往是更靈活、更複雜的任務和略顯髒亂的資料，比如資料標籤，清理缺失值，以及資料分組和資料透視。光使用numpy去應對這些工作，就顯得有些力不從心了。
但是這些資料清洗的工作，卻是我們日常在資料分析過程中不可或缺的環節，而pandas的series和dataframe資料物件就為我們的這種應用需求提供了捷徑。
**構成pandas的三大資料結構基石是：series、dataframe、index。**pandas對於資料的任何處理工作，都是由他們來實現，這幾集我們學習pandas的思路是，先快速瀏覽這三個資料結構，然後再按功能的具體分類，結合這三類資料結構來進行pandas的學習
那麼，我們今天就先來介紹pandas中的第乙個核心物件，series物件。
pandas是第三方庫，需要單獨安裝，需要提醒一點的是，由於pand
資料分析之pandas庫 series物件
series是pandas中最基本的物件，series類似一種一維陣列。1.生成物件。建立索引並賦值。s1 pd.series 2.檢視索引和值。s1 series 1,2,3,4 index a b c d s1執行結果 a 1 b 2 c 3 d 4 dtype int64 3.series有字...
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