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Pandas的应用
Pandas是Wes McKinney在2008年开发的一个强大的分析结构化数据的工具集。Pandas以NumPy为基础（数据表示和运算），提供了用于数据处理的函数和方法，对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持；同时Pandas还可以跟数据可视化工具Matplotlib很好的整合在一起，非常轻松愉快的实现数据的可视化展示。
Pandas核心的数据类型是Series、DataFrame，分别用于处理一维和二维的数据，除此之外还有一个名为Index的类型及其子类型，它为Series和DataFrame提供了索引功能。日常工作中以DataFrame使用最为广泛，因为二维的数据本质就是一个有行有列的表格（想一想Excel电子表格和关系型数据库中的二维表）。上述这些类型都提供了大量的处理数据的方法，数据分析师可以以此为基础实现对数据的各种常规处理。
Series的应用
创建Series对象
####基本属性和方法
绘制图表
Index的使用
DataFrame的应用
创建DataFrame对象
基本属性和方法
索引和切片
相关运算
缺失值处理
数据离散化
数据的合并
交叉表和透视表
- 交叉表：根据一个数据系列计算另一个数据系列的统计结果得到的
DataFrame对象。 - 透视表：将
DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚合函数得到的结果。