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import numpy as np;

data1=[1,2,3,4,5]

array1=np.array(data1)

#创建数组/矩阵

# 使用numpy中的array函数

data2=[[1,3,4],[2,5,6]]

array2=np.array(data2)

#查看变量的数据类型：dtype

array2.dtype

#转换数据格式 astype

array2_str=array2.astype('str')

array2_str.dtype

## pandas 有两个数据结构：Series和 DataFrame

## Series类似一维数组，和array很像，由一组数据和数据标签（类似索引）组成

## Series 能自动对齐索引，如果对不上，会NaN表示缺失

import pandas as pd;

s=pd.Series([1,2,3,4]);

s1=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])

s.index

s[1]

s[[1,2]]

#字典

d={'qiulu':'handsome',

   'lulu':'graceful'

   }

s2=pd.Series(d)

## DataFrame是一个表格型的数据结构，类似一张excel表格或者SQL

##最常用的构建DataFrame的方法是：传入一个字典

dict={

    'name':['张三','李四','王五','赵六'],

    'sex':['男','男','男','女'],

    'age':[18,19,20,21]

}

df=pd.DataFrame(dict)

df.info()  ## 查看数据类型

df.age.astype('str')

df['age']

df['age']=[19,20,21,22]

df['country']='china'

# DataFrame查询会特别方便

df[df.age==20]

df[(df.age>=20) & (df.sex=='男')]

# query　可以类似ＳＱＬ的查询方式

df.query('(age>18 and sex=="男") or (age<21 and sex=="女")')

df1=pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2),columns=['a','b'])

df2=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(2,6),columns=['a','b','c','d','e','f'])

## iloc　　序号

## loc　　　标签

## ix　　　行＋列，序号标签都行