利用Python进行数据分析 第5章 pandas入门（1）
pandas库，含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas是基于NumPy数组构建。
pandas常结合数值计算工具NumPy和SciPy、分析库statsmodels和scikitlearn，和可视化库matplotlib等工具一同使用。
5.1 pandas数据结构介绍
pandas的主要数据结构：Series和DataFrame
（1）Series
Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成：
可通过Series的values和index属性获取其数组表示形式和索引对象：
可创建自定义的索引（Series的索引可以通过赋值的方式就地修改）：
1）与普通NumPy数组相比，可通过索引的方式选取Series中的单个或一组值：
3）还可将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射（故它可用在许多原本需要字典参数的函数中）：
4）若数据被存放在一个Python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series：
如果只传入一个字典，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）。
5）可传入排好序的字典的键以改变顺序：
注意：California为新增的州，在sdata中找不到值，故结果为NaN（“非数字”， Not a Number）；原sdata中的Utah不在states中，故被从结果中剔除。
6）pandas用isnull和notnull函数检测缺失数据（Series也有类似的实例方法 .isnull() ）：
Series类似的实例方法 .isnull() ：
*** 7）Series最重要的一个功能：根据运算的索引标签自动对齐数据！（类似数据库的join操作）
8）Series对象本身及其索引都有一个name属性，该属性跟pandas其他的关键功能关系非常密切：
（2）DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。
DataFrame既又行索引也有列索引，可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。
1.1 ）最常用的DataFrame创建方式
直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典：
注：结果DataFrame会自动加上索引（跟Series一样），且全部列会被有序排列
.head() 方法可用于选取前五行：
DataFrame可通过指定列序列，对所有列按照指定顺序进行排列：
如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：
1.2 ）另一种常见的DataFrame数据创建形式是嵌套字典
用嵌套字典传给DataFrame，pandas会被解释为：外层字典的键作为列，内层键作为行索引
内层字典的键会被合并、排序以形成最终的索引。如果明确指定了索引，则会按指定顺序进行排列：
1.3 ）由Series组成的字典差不多一样的用法
2）将DataFrame的列获取为一个Series
通过类似字典标记的方式：
属性访问的方式：
注：返回的Series拥有原DataFrame相同的索引
3）通过位置或名称的方式获取行的Series
Ps：loc属性详解：？？？
4）通过赋值的方式，可以对列进行修改
Ps：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配。
a）如果赋值的时一个Series，则会精确匹配DataFrame的索引，所有空位都将被填上缺失值：
b）为不存在的列赋值，会创建一个新列。关键字del用于删除列
关键字del用于删除列
5）对DataFrame进行转置（交换行和列）
可使用类似NumPy数组的方法 .T：
6）DataFrame构造函数所能接受的各种数据
7）设置DataFrame的index和columns的name属性
8）DataFrame的values属性
跟Series一样values属性也会以二维nadarray的形式返回DataFrame中的数据：
注：如果DataFrame各列的数据类型不同，则值数组的dtype就会选用能兼容所有列的数据类型：
（3）索引对象
pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。
构建Series和DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index：
Index对象是不可变的，无法对其进行修改。不可变，可使Index对象在多个数据结构之间安全共享： 
与Python的集合不同，pandas的Index可以包含重复的标签。
Index的方法和属性：
