pandas模块的数据结构有哪几种？

pandas 是 Python 的外部模块，基于NumPy ，是为了解决数据分析任务而创建的，对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，而且 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas模块的数据结构主要有两：1、Series ；2、DataFrame ，下面将分别从这两方面介绍：

Series

Series 是 pandas 提供的一种数据类型，你可以把它想象成 Excel 的一行或一列。

构建Series：ser_obj = pd.Series(range(10))

由索引和数据组成(索引在左<自动创建的>，数据在右)。

获取数据和索引：ser_obj.index; ser_obj.values

预览数据： ser_obj.head(n);ser_obj.tail(n)

DateFrame

DataFrame 是 pandas 提供的一种数据类型，你可以把它想象成 Excel 的表格。

获取列数据：df_obj[col_idx]或df_obj.col_idx

增加列数据：df_obj[new_col_idx] = data

删除列：del df_obj[col_idx]

按值排序：sort_values(by = “label_name”)