pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 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提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Python Data Analysis Library
pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 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结构化数据集所需的工具。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
Series可以理解为一个一维的数组，只是index名称可以自己改动。类似于定长的有序字典，有Index和 value。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个空的系列
s = pd.Series()
# 从ndarray创建一个系列
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
# 从字典创建一个系列
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data)
# 从标量创建一个系列
s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])
访问Series中的数据：
# 使用索引检索元素
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
print(s[0], s[:3], s[-3:])
# 使用标签检索数据
print(s['a'], s[['a','c','d']])
pandas日期处理
# pandas识别的日期字符串格式
dates = pd.Series(['2011', '2011-02', '2011-03-01', '2011/04/01',
'2011/05/01 01:01:01', '01 Jun 2011'])
# to_datetime() 转换日期数据类型
dates = pd.to_datetime(dates)
print(dates, dates.dtype, type(dates))
# datetime类型数据支持日期运算
delta = dates - pd.to_datetime('1970-01-01')
# 获取天数数值
print(delta.dt.days)
Series.dt提供了很多日期相关操作，如下：
Series.dt.year The year of the datetime.
Series.dt.month The month as January=1, December=12.
Series.dt.day The days of the datetime.
Series.dt.hour The hours of the datetime.
Series.dt.minute The minutes of the datetime.
Series.dt.second The seconds of the datetime.
Series.dt.microsecond The microseconds of the datetime.
Series.dt.week The week ordinal of the year.
Series.dt.weekofyear The week ordinal of the year.
Series.dt.dayofweek The day of the week with Monday=0, Sunday=6.
Series.dt.weekday The day of the week with Monday=0, Sunday=6.
Series.dt.dayofyear The ordinal day of the year.
Series.dt.quarter The quarter of the date.
Series.dt.is_month_start Indicates whether the date is the first day of the month.
Series.dt.is_month_end Indicates whether the date is the last day of the month.
Series.dt.is_quarter_start Indicator for whether the date is the first day of a quarter.
Series.dt.is_quarter_end Indicator for whether the date is the last day of a quarter.
Series.dt.is_year_start Indicate whether the date is the first day of a year.
Series.dt.is_year_end Indicate whether the date is the last day of the year.
Series.dt.is_leap_year Boolean indicator if the date belongs to a leap year.
Series.dt.days_in_month The number of days in the month.
通过指定周期和频率，使用date.range()函数就可以创建日期序列。 默认情况下，范围的频率是天。
import pandas as pd
# 以日为频率
datelist = pd.date_range('2019/08/21', periods=5)
print(datelist)
# 以月为频率
datelist = pd.date_range('2019/08/21', periods=5,freq='M')
print(datelist)
# 构建某个区间的时间序列
start = pd.datetime(2017, 11, 1)
end = pd.datetime(2017, 11, 5)
dates = pd.date_range(start, end)
print(dates)
bdate_range()用来表示商业日期范围，不同于date_range()，它不包括星期六和星期天。