pandas常用类型

在pandas中，常用的数据类型包括以下几种：

1. Series（序列）：是一种类似于一维数组的对象，可以存储任意类型的数据。它由两个数组组成，一个用于存储数据值，另一个用于存储与数据值相关的索引。

2. DataFrame（数据框）：是pandas中最常用的数据结构，可以看作是一个二维表格，类似于Excel中的表格。DataFrame可以存储不同类型的数据，并且每列可以有不同的数据类型。

3. Index（索引）：是pandas中用于标识和访问数据的对象，可以看作是一个标签或者是行/列的名称。索引可以是整数、字符串或者其他类型。

4. DateTime（日期时间）：是pandas中用于处理日期和时间数据的类型。它提供了一系列的函数和方法，方便对日期和时间进行操作和计算。

5. Categorical（分类）：是pandas中用于表示分类数据的类型。它可以将一组离散的值映射为整数，并且可以指定这些整数对应的标签。

6. MultiIndex（多级索引）：是pandas中用于表示多级索引的类型。它可以在DataFrame中创建多级行或列索引，方便对多维数据进行操作和分析。