前言
这次给大家带来的是pandas库的介绍及应用，pandas库作为python最有用的库之一，是以Numpy库为基础设计的，能进行数据处理、数据抽取和数据操作，是一个非常方便的数据分析工具。
首先学习pandas的安装，跟python众多库的安装类似。第一，可以利用Anaconda安装，之前的报道中就已经介绍过Anaconda的安装了，在这里就不做详细的介绍。使用Anaconda的方式安装，命令为conda install pandas，更新pandas的命令是conda update pandas。第二，可以使用PyPI安装，命令也十分简单，pipinstall pandas。
接下来我们可以测试pandas是否安装成功，安装后，可以使用以下命令进行测试：nosetests pandas，可能会花费几分钟的时间。（注：确保nose模块已经安装）
下面介绍本篇报道的重点，pandas有两种主要的数据结构：Series和DataFrame。
（1）Series对象
Series对象是用来表示一维的数据结构，类似于数组，但是数据都有一个标签—index。调用Series()构造函数，以数组的形式把数据存入Series中。
声明Series时，若不给定标签，pandas就会默认从0开始递增的整数做为标签。我们有时需要自己指定index，标签为字符串类型。
Series有两个属性，分别是index（索引）和values（元素）。
调用Series中的元素时，可以使用标签调用，也可以使用索引调用，可以调用单个元素，也可以调用多个因素。
为元素赋值的话，大家就明白了，使用索引跟标签的方式来赋值就可以了。
Series对象的运算
适用于Numpy的运算符和其他数学函数在Series中也适用。
Series对象之间也可以进行运算，优点是能够识别标签对齐不一致的数据。
这就是今天所使用的所有代码，都特别简单，但是在应用中，还是要不断尝试，小编也是初学者，带大家了解的十分有限。
下次带大家了解pandas的另一种数据结构—DataFrame。
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