Pandas数据类型
从数据类型来说，pandas主要数据结构有四种，Series,DataFrame, Arrays, Panel. 目前主要用的是前面两种数据框DataFrame 和序列Series。DataFrame是二维数据，有行有列，DataFrame默认会自动创建行索引。 Series是一维数据，默认有索引。
- Series定义访问如下：
- DataFrame定义访问如下，可以从文件读也可以自己定义
数据类型主要支持下面几种：
字符串类型：object
整数类型：Int64，Int32，Int16, Int8
无符号整数：UInt64，UInt32，UInt16, UInt8
浮点数类型：float64，float32
日期和时间类型：datetime64[ns]、datetime64[ns, tz]、timedelta[ns]
布尔类型：bool
Pandas应用
Pandas可以读取多种类型文件，如excel, txt, csv等, 这里小结下读取csv文件。
文件读取
默认分割符是",", 可以不用指定，如果是其他分割符需要指定seq参数。在路径前面加上r, 是防止被转义。
1.路径前加r
2.指定分隔符
文件解析
1.查看文件内容,通过newdf.head()，查看前100行，可以用newdf.head(100), 也可以直接输入变量名df查看全部内容，如上图
2.查看DataFrames数据类型及文件大小， 用newdf.info()
- 处理数据，删除可以用drop或del, drop会将删除后的数据生成副本，原先的数据不做修改，如下图。
- del 删除，是直接删除
- drop时，默认axis=0,不设置时是按行删除，设置axis=1时是按列删除。DataFrame默认生成行索引，可通过index指定索引值去删除行。删除列时，可用columns指定列名，也可直接用列名指定。
- 读取数据
iloc方法为默认，可通过行索引取值，可以读取切片数据,如下：
列读取可以直接用列名读取
- 设置列索引，可以手动定义列索引，一旦定义列索引后，行索引自动消失，也就不能用iloc访问数据。如下图a列被定义为索引
可以用loc来访问列为索引列, 当然索引列是不能访问的。用索引列访问会报错，该列为索引列 df['a']，其他列依然可以用列名访问数据。
下图是用loc来访问列索引来得到数据。
8.数据填充或处理
填充空白值（NaN），最简单的可以直接替换，设置指定列替换为指定值，指定列的空值就会被替换为目标数据，如newdf2=df.fillna({'b':3,'f':7})
数据处理，如将d列都设置为两位数据，取值可以根据需求用正则表达式设定，如这里取d里最前2位数为d列的值。
