Pandas基本介紹：
pandas is an open source, BSD-licensed (permissive free software licenses) library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.
我們快速簡單地看一下pandas中的基本數據結構，先從數據類型、索引、切片等簡單操作開始。首先導入必要的域名空間：
我們首先簡單介紹一下數據結構：
Series 是一個一維數組結構的，可以存入任一一種python的數據類型(integers, strings, floating point numbers, Python objects, etc.)。最創建一個Series的最基本方法是：
>>> s = pd.Series(data, index=index)
這里，data指代許多不同的數據類型：
- a Python dict
- an ndarray
- a scalar value (like 5)
index指代一個標簽軸鏈表(list)，因此，根據data的數據類型不同，我們可以大致有如下方式新建Series：
1、 from ndarray
如果data是ndarray類型，那么index的長度必須與data一樣。如果index值缺省，整數鏈表[0,1,2,…,len(data)-1]將會被自動初始化為index。
2、 from dict
如果data是字典結構，index默認為字典中的key值。如果在創建時index被重新賦值，那么value將會與新建的index對應，如果index值不在字典的key值中，那么value將會被初始化為NaN。
注：NaN不是一個值，在pandas中代表缺省值。
3、 from scalar value
如果data是一個標量，index值必須被初始化，value值將會重復對應到每一個index。
Series與ndarray類似
Series的操作與ndarray非常類似，但是Series可以應用numpy中的大多數函數，例如切片操作。
Series與dict類似
Series像一個固定大小的dict，可以通過index賦值或者取值。
Series矢量操作以及標簽對齊運算
在數據分析時，numpy無需進行循環即可對每一個值進行同等操作，Series也可以通過調用numpy中的函數達到預期運算結果。
