Pandas是以numpy为基础构建的，用来分析结构化数据，其功能踅斗渤汊强大而且提供高级数据结构和数据操作工具。Pandas囊括了数据读取，数据的清洗，数据的分析，矩阵运算，以及数据挖掘等撅掏浑锌。最初被用于金融数据分析，因为其强大的功能而应用日益广泛，成为了许多数据分析的基础工具。
工具/原料
Anaconda
Jupyter
方法/步骤
1、用魔法命令，获取本地硬件信息和Pandas的版本信息。如图示：
2、信息如图示：
3、导入Pandas模块。如图示：
4、pandas中DataFrame数据的创建。如图示：
5、pandas创建DataFrame数据结果如图示：
6、可以用type方法查看其数据类型。如图示：
7、结果如图示：
Pandas常用属性
1、Shape属性查看数据形状。如图示：
2、返回值为元组。如图示：
3、Index属性查看数据的行索引。如图示：
4、结果如图示：
5、Columns属性查看数据的列标签。如图示：
6、结果如图示：
7、T属性将数据转置。如图示：
8、转置后结果如图示：
