1.3.2　Pandas数据清洗

Pandas主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。在Pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列（Series）和数据框（DataFrame）。Series类似于NumPy中的一维数组对象，由一组数据以及一组与之相关的数据标签（索引）组成，可以通过索引访问Series中某行的数据，也可以通过标签来访问某列的数据。

以下我们创建一个Series。

在创建Series之前，首先需要导入相关的包，代码如下：

     import pandas as pd
     from pandas import Series

下面创建序列return1，它包含企业2020年第三季度在东北、华东、华中、华南、西南、西北6个地区的商品退单量，示例代码和输出如下：

以下我们来创建DataFrame。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引，又有列索引，它可以被看成是由Series组成的字典（共用同一个索引）。

在创建DataFrame之前，首先需要导入相关的包，代码如下：

     import pandas as pd
     from pandas import DataFrame

如果通过字典创建DataFrame，它会自动加上索引，默认是从0开始的，例如创建企业2020年4个季度在6个地区的商品退单量的DataFrame，即return2，示例代码和输出如下：