Pandas 是一个基于 Python 的开源数据分析与处理库，专注于结构化数据，尤其是表格型数据（如 Excel 表格）。

📦 核心数据结构

• Series：一维数据结构，类似列表，带有索引。
• DataFrame：二维表格结构，由多个 Series 组成，具有行列索引，支持灵活的数据操作。

import pandas as pd

# 创建两个 Series
series_apples = pd.Series([1, 3, 7, 4])
series_bananas = pd.Series([2, 6, 3, 5])

# 构建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Apples': series_apples,
    'Bananas': series_bananas
})

print(df)

🚀 Pandas 的主要功能

• 数据清洗与预处理

  • 处理缺失值、重复数据、类型转换、字符串操作等

• 数据操作与分析

  • 筛选、切片、分组、统计、合并、透视表、时间序列分析等

• 数据读取与导出

  • 支持 CSV、Excel、JSON、SQL 等格式的读写

• 数据可视化

  • 与 Matplotlib 等工具结合生成图表（折线图、柱状图、散点图等）

• 性能优化

  • 向量化操作、内存优化（如使用 category 类型）

🌍 总结

读完这篇文章你只需要记住以下知识：

• Pandas 的两种核心数据类型
  • Series
  • DataFrame
• Pandas 的主要功能