pandas是python下最有力的數據挖掘和數據分析的工具之一，支持類似于SQL的數據庫的增、刪、查、改，并且帶有豐富的數據處理函數，支持時間序列的分析功能，支持靈活處理缺失數據。pandas基本的數據結構是Series和DataFrame，series就是序列，類似于一維數組，dataframe相當于一張二維的表格，類似于二維數組，它的每一列都相當于一個series，為了定位series中的元素，pandas提供了index對象，每個series都會帶有一個對應的index，用來標記不同的元素，index的內容不一定是數字，也可以是字母、中文等，類似于SQL的主鍵，類似的，dataframe相當于帶有多個同樣的index的series的組合（本質上是series的容器），每個series都帶有唯一的表頭，用來標識不同的series。

import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])d = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])d2 = pd.DataFrame(s)d.head()d.describe()PRint(d)print(d2)#pd.read_Excel('data.xls')#pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')