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;pandas主要提供了3种数据结构：
Series，带标签的一维数组；
DataFrame，带标签且大小可变的二维表格结构；
Panel，带标签且大小可变的三维数组。;pandas主要有6种数据类型：
int：整型数，整数；
float：浮点数；
object：Python对象类型，用‘O’表示；
string_：字符串类型；
unicode_：固定长度的unicode类型，跟字符串定义方式一样；
datetime64[ns]：表示时间格式。;1.生成一维数组
importnumpyasnp
importpandasaspd
x=pd.Series([1,3,5,np.nan])
x
01.0
13.0
25.0
3NaN
dtype:float64;pd.Series(range(5))#把Python的range对象转换为一维数组
00
11
22
33
44
dtype:int32
pd.Series(range(5),index=list(abcde))#指定索引
a0
b1
c2
d3
e4
dtype:int32;pd.date_range(startendfreq=H)
#间隔为小时
DatetimeIndex([2018-01-0100:00:00,2018-01-0101:00:00,
2018-01-0102:00:00,2018-01-0103:00:00,
2018-01-0104:00:00,2018-01-0105:00:00,
2018-01-0106:00:00,2018-01-0107:00:00,
2018-01-0108:00:00,2018-01-0109:00:00,
...
2018-12-3015:00:00,2018-12-3016:00:00,
2018-12-3017:00:00,2018-12-3018:00:00,
2018-12-3019:00:00,2018-12-3020:00:00,
2018-12-3021:00:00,2018-12-3022:00:00,
2018-12-3023:00:00,2018-12-3100:00:00],
dtype=datetime64[ns],length=8737,freq=H);pd.date_range(startendfreq=D)
#间隔为天
DatetimeIndex([2018-01-01,2018-01-02,2018-01-03,2018-01-04,
2018-01-05,2018-01-06,2018-01-07,2018-01-08,
2018-01-09,2018-01-10,
...
2018-12-22,2018-12-23,2018-12-24,2018-12-25,
2018-12-26,2018-12-27,2018-12-28,2018-12-29,
2018-12-30,2018-12-31],
dtype=datetime64[ns],length=365,freq=D);dates=pd.date_range(startendfreq=M)
#间隔为月
dates
Date
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