Series是一种类似于一维数组的对象。它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。
一、Series和Dataframe的区别
Series
Series是一种类似于一维数组的对象。它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
>>>Series只有行索引
Series相当于数组numpy.array类似
s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2])
s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’])
print s2
obj1=s2.values
# print obj1
obj2=s2.index
# print obj2
# print s2[s2>4]
# print s2[‘b’]
DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共同用一个索引）。
>>>DataFrame既有行索引也有列索引
DataFrame的一些操作
#增加列或修改列
a[‘f’]=[1,2,3,4]
a[‘e’]=10
print a
print “=======================”
#增加行或修改行
a.ix[‘D’]=10
# print a
S=pd.DataFrame(np.random.rand(4,6),index=list(‘EFGH’),columns=list(‘abcdef’))
a=a.append(S)
print a
print “=======================”
#切片
print (a[[‘b’,’e’]]) #取’b’,’e’列
print a.loc[‘A’:’D’,[‘a’,’c’,’f’]] #取’A’-‘D’行’a’,’c’,’f’列
print “=======================”
#减少行或减少列
a=a.drop([‘C’,’D’]) #删除’C’行和’D’
print a
a=a.drop(‘a’,axis=1) #删除’a’列,axis=0表示行，axis=1表示列
print a
print “=======================”
#缺省值处理
a.iloc[2,3]=None #取第三行第4列值设为None
a.iloc[4,0]=None #取第五行第1列值设为None
print a
a=a.fillna(5) #缺省值处(即NaN处填充为5)
print a
#缺省值去行即有缺省值的把这一行都去掉
a.iloc[2,3]=None
a.iloc[4,0]=None
print a
a=a.dropna() #删除缺省值为NaN的行
print a
print “=======================”
#读取excel,适当改动后，保存到excel中
e1=pd.read_excel(‘test.xlsx’,sheetname=’Sheet1′)
e1.columns=[‘class’,’no’,’name’,’sex’,’dormitory’,’phonenumber’]
print(e1)
print(e1.ix[2])
print(e1[‘class’])
print(e1.sex)
#可将取出的数据处理，处理完后再保存到excel中去
e2=pd.read_excel(‘test_copy.xlsx’,sheetname=’Sheet1′,names=’table1′,header=None)
e2.columns=[‘a’,’b’,’c’,’d’]
print(e2)
e2.to_excel(‘test_write.xlsx’,header=False,index=False)
延伸阅读：
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Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
