要使用pandas，你首先就得熟悉它的兩個主要數據結構：Series和DataFrame。

1.Series

Series是一種類似於一維數組的對象，它由一組數據（各種NumPy數據類型）以及一組與之相關的數據標簽（即索引）組成

In [11]: obj = pd.Series([4, 7, -5, 3])

In [12]: obj
Out[12]: 
0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

In [15]: obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=[‘d‘, ‘b‘, ‘a‘, ‘c‘])

In [16]: obj2
Out[
 
16]: 
d    4
b    7
a   -5
c    3
dtype: int64

In [17]: obj2.index
Out[17]: Index([‘d‘, ‘b‘, ‘a‘, ‘c‘], dtype=‘object‘)

2.DataFrame

DataFrame是一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（數值、字符串、布爾值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（共用同一個索引）。DataFrame中的數據是以一個或多個二維塊存放的（而不是列表、字典或別的一維數據結構）。

data = {‘state
 
‘: [‘Ohio‘, ‘Ohio‘, ‘Ohio‘, ‘Nevada‘, ‘Nevada‘, ‘Nevada‘],
        ‘year‘: [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],
        ‘pop‘: [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
frame = pd.DataFrame(data)

In [45]: frame
Out[45]: 
   pop   state  year
0  1.5    Ohio  2000
1  1.7    Ohio  2001
2  3.6    Ohio  2002
3  2.4  Nevada  2001
4  2.9  Nevada  2002
5  3.2  Nevada  2003

如果指定了列序列，則DataFrame的列就會按照指定順序進行排列.

In [47]: pd.DataFrame(data, columns=[‘year‘, ‘state‘, ‘pop‘])
Out[47]: 
   year   state  pop
0  2000    Ohio  1.5
1  2001    Ohio  1.7
2  2002    Ohio  3.6
3  2001  Nevada  2.4
4  2002  Nevada  2.9
5  2003  Nevada  3.2

如果嵌套字典傳給DataFrame，pandas就會被解釋為：外層字典的鍵作為列，內層鍵則作為行索引

In [66]: frame3 = pd.DataFrame(pop)

In [67]: frame3
Out[67]: 
      Nevada  Ohio
2000     NaN   1.5
2001     2.4   1.7
2002     2.9   3.6

索引對象

pandas的索引對象負責管理軸標簽和其他元數據（比如軸名稱等）。構建Series或DataFrame時，所用到的任何數組或其他序列的標簽都會被轉換成一個Index。

In [76]: obj = pd.Series(range(3), index=[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘])

In [77]: index = obj.index

In [78]: index
Out[78]: Index([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], dtype=‘object‘)

In [79]: index[1:]
Out[79]: Index([‘b‘, ‘c‘], dtype=‘object‘)

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