概述
Numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，
而Pandas可以帮我们处理除数值型以外的其他类型数据，
| pandas提供高性能易用数据类型和分析工具 基于numpy实现，常与numpy和matplotlib一同使用 俩个数据类型：series，DataFrame（都需要从pandas中引入） series类型：由一组数组与之相关的数据索引组成。包含index和values俩部分。 series类型的操作类似ndarray类型 series类型的操作类似python字典类型 series类型根据索引对齐 | ||||
| 切片时，注意要用方括号[] 以及区分：和，的区别 数据筛选之iloc和loc的用法：
语法：df.iloc[row selection,column selection] #先行后列
语法：df.loc[row selection,column selection] | ||||
| Series 是一种类似于一维数组的对象，由下面两个部分组成： values：一组数据（ndarray类型） index：相关的数据索引标签 DataFrame 是一个表格型的数据结构。其既有行索引，也有列索引。 行索引：index 列索引：columns 值：values | ||||
最后
以上就是陶醉大象为你收集整理的Pandas笔记（1）的全部内容，希望文章能够帮你解决Pandas笔记（1）所遇到的程序开发问题。
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