第一個在鐵人賽度過的生日～～哈哈哈
相信付出的學習時間會有收穫的時候！！讓我們進入今日的主題吧！

在處理資料分析上當然少不了已完善的強大功能模組，Pandas便是其中之一．

Pandas介紹

Pandas是python的一個數據分析模組，2009 年底開源出來，提供高效能、簡易使用的資料格式(Data Frame)讓使用者可以快速操作及分析資料，Pandas強化了資料處理的方便性也能與處理網頁資料與資料庫資料等，有點類似於Office的Excel能更加方便的進行運算、分析等．

安裝

使用Anaconda一樣參照day3於環境中添加Pandas模組，預設是沒有安裝的，安裝完畢後就能引用模組到程式中，大部分都會將Pandas另外命名成pd方便使用，如下範例：

import pandas as pd

Pandas資料結構

Pandas提供以下三種資料結構供使用：

1. Series：用來處理時間序列相關的資料(如感測器資料等)，主要為建立索引的一維陣列。
2. DataFrame：用來處理結構化(Table like)的資料，有列索引與欄標籤的二維資料集，例如關聯式資料庫、CSV 等等。
3. Panel：用來處理有資料及索引、列索引與欄標籤的三維資料集(除了特殊需求之外少使用… 略過)。

主要針對較為常使用的Series、DataFrame 進行介紹

Series 欄位

Series基本上是能將一維度的資料加上索引值，這索引值不局限於0、1、2、3數值形式，也能增加日期、文字索引，並能透過索引方式進行資料切片，也可使用函數對值進行運算．

DataFrame 表格

DataFrame用來處理結構化(Table like)的資料，有列索引與欄標籤的二維資料集，可以透過Dictionary或是 Array來建立，就像是Excel一樣具備欄與列的概念可形成完整表格形式，也可以利用外部的資料來讀取後來建立，像是資料表資料或csv檔案等．

以上，是Pandas基本認知，下篇文章我們將針對常用的Series進行學習，

參考文章：https://medium.com/@yehjames/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92-%E7%AC%AC2-3%E8%AC%9B-pandas-%E5%9F%BA%E6%9C%ACfunction%E4%BB%8B%E7%B4%B9-series-dataframe-selection-grouping-447a3fa90b60
參考文章：https://oranwind.org/python-pandas-ji-chu-jiao-xue/

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