pandas的基本数据结构分析

Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，它的核心数据结构主要包括两种：Series和DataFrame。

1. Series：类似于一维数组或列向量，每个元素都有一个唯一的标签（index），可以是整数、字符串或其他可哈希类型。Series可以看作是从一列数据中抽取出来的一个变量，可以存储数值、字符串等多种数据类型。

2. DataFrame：更像二维表格，是由多个Series构成的，每个Series对应一个列，每个Series共享相同的索引（index）。DataFrame的每一行可以看作是一个样本，每一列可以看作是一个变量。DataFrame提供了丰富的数据操作，如过滤、排序、合并、分组等。

基本数据结构分析涉及的操作有：
- 创建和读取数据：从文件（CSV, Excel, SQL等）、网络源或字典等方式创建DataFrame或Series。
- 数据查看：head(), tail(), describe()等方法帮助理解数据概况。
- 数据索引和选择：iloc和loc用于基于位置和标签的数据选取。
- 数据类型：dtypes属性查看数据类型，astype()进行类型转换。
- 缺失值处理：dropna(), fillna()等处理缺失值。
- 数据清洗：异常值检测和处理，重复值删除等。
- 数据统计：groupby()进行分组统计，聚合函数（mean(), sum(), count()等）对数据进行计算。
- 数据透视：pivot_table()用于重新组织数据以进行多维度分析。