介紹過了 NumPy，這次我們來說說 Pandas。Pandas 是一個功能強大的資料處理和分析工具，特別適合處理結構化數據。你可以把它想像成 Python 版本的 Excel，不僅能夠處理數據，還可以進行各種複雜的操作和分析。我們一樣先套用函式庫：
import pandas as pd
我們一樣簡寫為 pd，之後就不用完整打出 pandas 從而呼叫它。
接下來先來介紹 Pandas 兩個重要的資料結構 Series 和 DataFrame，這次我們先說說 Series。

Series 類似於一維陣列或列表，但具有更強大的功能。每個 Series 包含一組數據及與之對應的索引。
創建 Series
透過列表創建

series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(series1)

透過字典創建

data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
series2 = pd.Series(data)
print(series2)

透過 NumPy 陣列創建

import numpy as np
series3 = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4, 5]))
print(series3)

這時候輸出出來的左邊是資料的索引，右邊是你的資料。
若是用字典創建的話，左邊會是你的鍵，右邊是你的值。

Series 一樣可以用索引來獲取元素。

使用索引獲取元素

print(series1[0])  # 訪問第一個元素
print(series2['b'])  # 訪問標籤為 'b' 的元素

切片
print(series1[1:4]) # 取得索引 1 到 3 的元素