下面是本次攻略。

Pandas数据结构详细说明及如何创建Series，DataFrame对象方法

什么是Pandas

Pandas是Python编程语言的一个软件包，提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在让数据清洗，准备和分析变得容易和直观。

Pandas 对象的名称来自于底层数据结构面板（panel）和数据分析（data analysis）的概念。

Pandas数据结构

Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame。

Series

Series是一种类似于一维数组的对象，可以存储各种数据类型。Series对象由两个数组组成，一个存放数据值，另一个存放数据索引，它们在创建Series对象时被引入。下面是创建Series对象的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 从ndarray创建一个Series对象
data = np.array([1,2,3,4])
s = pd.Series(data)
print(s)

输出：

0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

在这个示例中，我们使用了NumPy ndarray来创建Series对象，并且通过pd.Series()方法将ndarray转换成了Series对象。可以看到，Series对象有一个默认的索引（0，1，2等），因为ndarray没有索引。

DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构，它以行和列的形式存储数据。可以将DataFrame看作是由Series组成的字典。下面是创建DataFrame对象的示例代码：

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame()

# 列表创建DataFrame对象
data = [1,2,3,4,5]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 字典创建DataFrame对象
data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'age':[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   0
0  1
1  2
2  3
3  4
4  5

    name  age
0    Tom   28
1   Jack   34
2  Steve   29
3  Ricky   42

可以看到，我们可以通过列表或者字典来创建DataFrame对象，并且默认会生成行索引。

创建Series和DataFrame对象的方法

除了上面的例子，Pandas还提供了其他很多方便的方法来创建Series和DataFrame对象。

从列表创建Series对象

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

s = pd.Series(data)
print(s)

输出：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

从ndarray创建DataFrame对象

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6

从字典创建DataFrame对象

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'age':[28,34,29,42]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

    name  age
0    Tom   28
1   Jack   34
2  Steve   29
3  Ricky   42

从Series对象创建DataFrame对象

data = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
        'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0

结语

以上就是Pandas数据结构的详细说明及如何创建Series和DataFrame对象的方法。使用Pandas能够极大地提高我们的数据处理效率，也希望这篇攻略可以对大家有所帮助。