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pythonpandas库用法Pandas是一个用于数据分析和处理的强大库，它在Python中广泛使用。
Pandas提供了一个易于使用的API，用于读取、清理、分析和可视化大型数据集。
本篇文章将详细介绍Pandas库的基本用法和常见操作。
一、安装Pandas库要使用Pandas库，首先需要在Python环境中安装该库。
可以通过pip命令在终端或命令提示符中安装Pandas库。
例如，在命令行中输入以下命令即可安装最新版本的Pandas库：```shellpipinstallpandas```二、Pandas库的基本用法1.导入Pandas库：在Python脚本或交互式环境中，需要导入Pandas库才能使用其功能。
可以使用以下语句导入Pandas库：```pythonimportpandasaspd```2.创建数据帧（DataFrame）：Pandas库的核心是数据帧，它是一个二维标签化的数据结构，可以存储不同类型的数据。
可以使用DataFrame()函数创建数据帧，并指定数据类型和列名等参数。
例如：```pythondf=pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,35]})```这将创建一个包含姓名和年龄两列的数据帧。
3.数据帧的读取和写入：Pandas库提供了多种方法来读取和写入数据帧，包括从CSV文件、Excel文件、数据库等不同格式的数据源中读取数据。
可以使用read_csv()、read_excel()、read_sql()等方法读取数据，并使用to_csv()、to_excel()等方法将数据帧写入文件。
例如：```python#读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')#将数据帧写入CSV文件df.to_csv('output.csv',index=False)```4.数据帧的筛选和操作：Pandas数据帧提供了丰富的筛选和操作功能，可以使用条件表达式筛选数据帧中的行和列，并进行各种数学运算、统计分析和可视化操作。
pandas库用法Pandas库是一个数据分析工具包，提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构用于处理和分析数据。
它是Python编程语言的一个开源库，因其广泛使用和良好的文档而受到欢迎。
本文将详细介绍Pandas库的用法，以及如何使用它来处理和分析数据。
一、安装Pandas库在使用Pandas库之前，您需要先通过以下命令在Python中安装这个库：```python !pip install pandas ```请注意，`!`符号是为了在Jupyter Notebook中安装库而不是在Python本身中安装库。
如果您不使用Jupyter Notebook，则不需要使用此符号。
二、创建Pandas DataFramePandas库最重要的数据结构是DataFrame和Series。
DataFrame是二维表格数据结构，其中每个列可以是不同的数据类型（例如数字、字符串和布尔值）。
Series是一维标记数组，可以保存任何数据类型的数据，并且有一个与之相关联的标签或索引。
要创建一个Pandas DataFrame，您可以使用以下Python代码：```python import pandas as pddata = {'country': ['China', 'USA', 'Japan','Germany'], 'population': [1439, 331, 126, 83], 'GDP': [14.34, 21.44, 4.97, 3.95], 'area': [9597, 9834, 377, 357]} df =pd.DataFrame(data) print(df) ```上述代码将创建一个名为“data”的字典，其中包含四个键和值对。
通过传递此字典来创建数据框。
“country”列包含四个国家的名称，而“population”列包含它们的人口。
高二信息技术知识点pandas 高二信息技术知识点：PandasPandas是一个开源的Python库，用于数据分析和数据操作。
它提供了丰富的数据结构和数据处理工具，使得数据的处理更加高效和方便。
下面将介绍Pandas的一些重要知识点。
一、Pandas数据结构Pandas主要有两种数据结构：Series和DataFrame。
1. Series：Series是一维的数据结构，类似于带标签的数组。
它可以存储任意类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。
Series可以通过传入列表或NumPy数组来创建。
2. DataFrame：DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于电子表格或关系型数据库。
它由多个列组成，每列可以是不同的数据类型。
DataFrame可以通过传入字典、NumPy数组或从外部文件读取数据来创建。
二、Pandas的常用功能1. 数据的读取和写入：Pandas可以读取和写入各种格式的数据，如CSV文件、Excel文件、SQL数据库等。
使用Pandas读取数据非常简便，只需一行代码即可完成。
2. 数据清洗：在实际的数据分析中，数据往往存在缺失值、异常值等问题。
Pandas提供了强大的数据清洗功能，可以快速处理数据中的缺失值、重复值、异常值等。
3. 数据选择和过滤：Pandas提供了丰富的数据选择和过滤方法，可以通过标签、索引、条件等方式对数据进行选择和筛选。
4. 数据统计和计算：Pandas可以进行各种统计和计算操作，如求和、均值、标准差等。
此外，Pandas还支持自定义函数的应用。
5. 数据合并和重塑：当需要将多个数据集合并成一个数据集时，可以使用Pandas提供的数据合并和重塑操作。
例如，可以通过列或行的连接、拼接和重塑来实现。
6. 数据可视化：Pandas结合Matplotlib库可以对数据进行可视化，生成图表、柱状图、散点图等，更直观地展示数据特征和分布。
三、使用Pandas的步骤要使用Pandas进行数据分析，通常需要按照以下步骤进行：1. 导入Pandas库：使用import语句导入Pandas库。
pythonpandas库用法Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了灵活高效的数据结构和数据分析功能。
以下是Pandas库的用法的详细介绍。
一、Pandas的基本概念1. 数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。
Series是一维数组，可保存任何数据类型；DataFrame是二维表格数据结构，可保存多种类型的列。
这两种数据结构非常类似于Numpy的ndarray。
2. 索引：Pandas的数据结构都有一个索引，它提供了对数据的快速访问。
索引可以是整数、字符串或任何自定义数据类型的值。
Series的索引由默认生成，DataFrame的索引通常是由行名称和列名称组成。
4. 缺失数据处理：Pandas提供了方法处理缺失数据，如删除或填充缺失值。
可以使用isnull(和notnull(方法来检查数据是否为缺失值。
二、Series的用法1. 创建Series：可以将列表、字典或Numpy数组传递给Series(函数来创建Series对象。
可以指定索引，也可以使用默认索引。
2. 访问数据：可以使用索引或位置访问Series对象中的数据，也可以使用切片选择多个元素。
还可以使用布尔索引根据条件选择数据。
3. Series的运算：可以对Series对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
4. 数据对齐：在多个Series对象之间进行运算时，Pandas会自动根据索引对齐数据。
三、DataFrame的用法3. DataFrame的操作：可以对DataFrame对象进行转置、重命名列、添加新列或删除列。
还可以对行或列进行排序。
4. DataFrame的运算：可以对DataFrame对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
还可以对多个DataFrame对象进行合并或连接。
四、数据清洗和预处理1. 处理缺失数据：可以使用dropna(方法删除包含缺失值的行或列，也可以使用fillna(方法填充缺失值。
pandas技术手册Pandas是一个强大的开源数据分析和处理库，它提供了高效、灵活的数据结构和数据操作方法，使得数据分析师和科学家能够快速地处理和分析大型数据集。
本手册将介绍Pandas库的基本概念、常用数据结构和常见操作，以帮助读者快速入门和掌握Pandas的使用技巧。
1. Pandas库简介Pandas是基于NumPy库开发的，可以看作是NumPy数组的扩展功能。
相比NumPy，Pandas提供了更为灵活和丰富的数据结构，例如Series和DataFrame，使数据分析更加简单和高效。
2. 数据结构概述2.1 SeriesSeries是一种一维的数据结构，类似于数组或列表，每个元素包含一个值和与之相关的索引。
可以使用Series来存储时间序列数据、一维标签数据、任意类型的数据等。
2.2 DataFrameDataFrame是一种二维的数据结构，可以看作是一系列Series对象的集合，每列可以是不同类型的数据。
DataFrame结构类似于关系型数据库的表格，可以进行快速的查询和操作。
3. 数据操作3.1 数据导入与导出Pandas支持多种数据格式的导入和导出，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON等。
可以使用read_csv、read_excel、read_sql等函数进行数据导入，使用to_csv、to_excel、to_sql等函数进行数据导出。
3.2 数据选择与过滤在DataFrame中，可以使用逻辑表达式、标签、位置等方式对数据进行选择和过滤。
可以使用索引操作符[]、loc、iloc等方法进行数据的切片、筛选和分组操作。
3.3 数据清洗与处理Pandas提供了丰富的数据清洗和处理方法，例如缺失值处理、重复值处理、数据转换、数据合并、数据排序等。
可以使用dropna、fillna、drop_duplicates、merge等函数来处理数据中的异常值和重复值。
4. 数据分析与统计4.1 数据分组与聚合Pandas可以对数据进行分组和聚合操作，例如对数据进行分组统计、分组计数、分组求和等。
pandas常用函数Pandas常用函数________________________Pandas是Python中用于数据分析的库，它提供了强大的功能来处理和分析数据。
Pandas函数是它的主要功能，它们可以极大地简化数据分析过程。
本文将介绍Pandas中常用的几种函数，以及它们如何帮助数据分析人员。
### 一、基础函数#### 1. head()head()函数用于从DataFrame中返回前n行的数据。
它的参数n表示要返回的行数，默认值为5。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')df.head() # 返回DataFrame中的前5行数据```#### 2. tail()tail()函数与head()函数相反，用于从DataFrame中返回后n行的数据。
它的参数n也表示要返回的行数，默认值为5。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')df.tail() # 返回DataFrame中的后5行数据#### 3. info()info()函数用于打印DataFrame中的列名、类型和非空值的计数。
它非常有用，可以帮助我们了解数据集的基本情况。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')() # 打印DataFrame中的列名、类型和非空值的计数```### 二、描述性统计函数#### 1. describe()describe()函数用于计算DataFrame中各列的描述性统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')df.describe() # 计算DataFrame中各列的描述性统计信息```#### 2. value_counts()value_counts()函数用于计算DataFrame中每一列中不同取值的个数。
panda在python中的用法Pandas是一个强大的数据分析工具，被广泛应用于Python编程环境中。
通过Pandas库，我们可以轻松地对数据进行处理、分析和操作。
本文将介绍Pandas在Python中的用法，并为读者提供一些示例来帮助理解。
一、Pandas简介Pandas是一个开源的数据分析工具，它提供了一系列数据结构和函数，使我们能够高效地处理和操作数据。
Pandas最重要的两个数据结构是Series和DataFrame。
1.1 SeriesSeries是由一维数组和与之相关的数据标签组成的数据结构。
我们可以将Series视为一个带有索引的数组，其中每个元素都可以通过索引标签进行访问。
以下是创建Series的示例代码：```pythonimport pandas as pddata = [1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.0]index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']series = pd.Series(data, index)print(series)```输出结果如下：```a 1.2b 2.4c 3.6d 4.8e 6.0dtype: float64```1.2 DataFrameDataFrame是Pandas中最常用的数据结构，它由二维表格组成，每个列可以是不同的数据类型（例如数字、字符串或布尔值）。
DataFrame可以通过多种方式创建，包括使用字典、CSV文件等。
以下是创建DataFrame的示例代码：```pythonimport pandas as pddata = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'],'Age': [5, 6, 8, 2],'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female']}df = pd.DataFrame(data)print(df)```输出结果如下：```Name Age Gender0 Tom 5 Male1 Jerry 6 Male2 Spike 8 Male3 Tyke 2 Female```二、Pandas常用功能2.1 数据读取与写入Pandas提供了丰富的数据读取和写入功能，包括从CSV文件、Excel文件、数据库等读取数据，并将数据导出为不同格式的文件。
pandas 基本操作模块导入import pandas as pd1.Series 创建一维数组s = pd.Series(['张三','李四','王五'])2.DataFrame二维数据表格，通过列表、字典或二维数组创建。
1)通过列表创建DataFramea=pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],columns = ['data','score'],index = ['A','B','C']) print(a)运行结果如下：data scoreA 1 2B 3 4C 5 6●columns：用于指定列索引名称；●index：用于指定行索引名称。
2)通过字典创建DataFrame，默认以字典的键名作为列索引。
data = pd.DataFrame( { ‘a’:[1,3,5], ‘b’:[2,4,6] },index = [‘x’, ‘y’, ‘z’ ] )print(data) #运行结果如下：a bx 1 2y 3 4z 5 6如果想以字典的键名作为行索引，可以用from_dict()函数将字典转换成DataFrame，同时设置参数orient的值为index，代码如下：data = pd.DataFrame.from_dict( { ‘a’:[1,3,5], ‘b’:[2,4,6] }, orient = ’index’ )3)通过二维数组创建DataFrameimport numpy as npimport pandas as pda = np.arange(9).reshape(3,3)b = pd.DataFrame(a,index = [‘x’,’y’,’z’], columns = [‘A’,’B’,’C’])print(b) #运行结果如下：A B Cx 0 1 2y 3 4 5z 6 7 83.DataFrame索引修改1)通过设置index_name属性的值可以修改行索引那一列的名称。
Python学习笔记：Pandas数据类型转化⼀、Pandas读取剪切板数据import pandas as pddf = pd.read_clipboard()'''国家受欢迎度评分向往度0 中国 10 10.0 10.01 美国 6 5.8 7.02 ⽇本 2 1.2 7.03 德国 8 6.8 6.04 英国 7 6.6 NaN'''df.dtypes'''国家 object受欢迎度 int64评分 float64向往度 float64dtype: object'''object 类型int 整数类型float 浮点数类型string 字符串类型⼆、加载数据时指定数据类型最简单的加载数据： pd.DataFrame(data) 和 pd.read_csv(file_name)# 读取数据时指定import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv',dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]},dtype='float32')df'''a b0 1.0 4.01 2.0 5.02 3.0 6.0'''三、astype转换数据类型df.受欢迎度.astype('float')df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'})四、pd.to_xx 转换数据类型to_datetimeto_numericto_pickleto_timedelta4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型转换为⽇期转换为时间戳按照 format 转换为⽇期pd.to_datetime(date['date'], format="%m%d%Y")针对⽇期列混合多种⽇期类型，可考虑：# 添加⽇期长度辅助列df['col'] = df['date'].apply(len)df_new = df.loc[df['col'] > 10]df_new['col2'] = pd.to_datetime(df_new['date'], format="%m%d%Y")另外两种⽅式均可实现：# 转换时遇到不能转换的数据转化为 NaNdf['date_new'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%m%d%Y", errors='coerce')# 尝试转换为⽇期类型df['date_new'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)实例：# 转换⽇期ss = pd.Series(['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000'])pd.to_datetime(ss, format="%m/%d/%Y")pd.to_datetime(ss, infer_datetime_format=True) # ⾃动识别# 转换时间戳aa = pd.Series([1490195805, 1590195805, 1690195805])pd.to_datetime(aa, unit='s')bb = pd.Series([1490195805433502912, 1590195805433502912, 1690195805433502912])pd.to_datetime(bb, unit='ns')# 转换字符串cc = pd.Series(['20200101', '20200202', '202003'])pd.to_datetime(cc, format='%Y%m%d', errors='ignore') # 不转换pd.to_datetime(cc, format='%Y%m%d', errors='coerce') # 错误置为 NaT需要注意的是，对于上述时间戳的⽇期转化，起始时间默认是1970-01-01，对于国内时间来说会相差8⼩时，可以⼿动加上。
pandas使用手册摘要：1.引言2.pandas 的安装与基本概念3.pandas 的数据结构4.pandas 的数据操作5.pandas 的数据分析与可视化6.pandas 的高级功能7.pandas 的应用案例8.总结正文：【引言】pandas 是一个强大的数据处理库，广泛应用于数据分析、数据清洗和数据可视化等领域。
本文将详细介绍pandas 的使用手册，帮助读者更好地理解和运用这个库。
【pandas 的安装与基本概念】首先，我们需要安装pandas 库。
可以使用pip 命令进行安装：`pip install pandas`。
pandas 主要由以下几个部分组成：Series（序列）、DataFrame（数据框）、Index（索引）和Timedelta（时间间隔）。
【pandas 的数据结构】pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和DataFrame。
Series 是一维数据结构，类似于字典，可以存储任意类型的数据。
DataFrame 是二维数据结构，类似于表格，可以存储多列数据。
【pandas 的数据操作】pandas 提供了丰富的数据操作函数，包括数据导入、数据清洗、数据转换、数据筛选、数据排序等。
例如，可以使用`read_csv()`函数导入CSV 文件，使用`fillna()`函数填充缺失值，使用`astype()`函数转换数据类型，使用`loc[]`和`iloc[]`函数选取数据等。
【pandas 的数据分析与可视化】pandas 内置了基本的数据分析功能，例如统计描述、数据透视表、分组聚合等。
此外，pandas 还提供了与matplotlib 和seaborn 等可视化库的接口，方便进行数据可视化。
【pandas 的高级功能】pandas 还提供了许多高级功能，例如时间序列分析、数据透视表、分组聚合等。
这些功能可以帮助用户处理更复杂的数据分析任务。
【pandas 的应用案例】最后，我们将通过一个实际案例，演示如何使用pandas 进行数据处理、分析和可视化。
Pandas 学习笔记常用功能本文是关于pandas 的学习笔记，由于pandas 会用到numpy ，可能需要读者简单了解一下numpy 的内容，不过有用到的部分我会在文中进行简单解释说明。
资料来源主要是两块，一是pandas: powerful Python data analysis toolkit ；另一个《利用python 进行数据分析》（ Wes McKinney ）目录一、pandas 的安装和使用二、python 数据结构三、对数据类型的操作四、总结一、 pandas 的安装和使用 Pandas 和其他 python 的库安装方式一样， whl 、源码或者 pip ，在此就不赘述了， Python Data Analysis Library 上面有 github 源码和 whl 文件。
注意： pandas安装会用到 numpy 库，因此在安装 pandas 之前一定要安装好numpy 。
Pandas 安装的时候还有两个大坑：如果如果是 VC++is required ，说明要装 Visual Studio ，这个百度Visual Studio 安装即可；如果是excention is required ，比如我碰到的CExcention ，说明需要安装对应的拓展包，这个情况可以通过Python Extension Packages for Windows这个网站下载。
由于欧皇血统，安装过程不算崎岖，希望踩到其他坑的小伙伴可以多留言让我们整理一下碰到的问题。
Pandas 在使用的时候一般会和 numpy 一起使用，并且官方给pandas 简称 pd ，numpy 简称 np ，原因我就不知道了。
二、 python 数据结构说明：pandas 当中数据类型会具体涉及到int32 、int64 等等，没有进行设置的时候pandas 默认输出64 位，如果考虑内存使用效率的话可以自行修改。
1、SeriesSeries 可以理解为一个一维的数组，只是index 可以自己改动。
创建的方法统一为pd.Series(data,index=)。
打印的时候按照index 赋值的顺序，有的时候会看着很别扭。
某个 index 对应的值为空就用 NaN 。
index 参数默认从 0 开始的整数，也是 Series 的绝对位置，即使 index 被赋值之后，绝对位置不会被覆盖。
Series 可以通过三种形式创建：python 的 dict 、numpy 当中的 ndarray （ numpy 中的基本数据结构）、具体某个数值。
index 赋值必须是 list 类型。
Python的dict 创建：s = pd.Series({‘ a’ =1,’ b’ =2,’ d’ =3},index = [‘ a’ ,’ d’ ,输出： a 1d 3c NaNb 2dtype ： int64numpy 中的 ndarray ：s = pd.Series(np.random.randn(5), index = list('ABCDE')输出： A-1.130657B-1.539251C 1.503126D 1.266908E0.335561dtype: float64具体某个值：s=pd.Series(5)输出： 0 5dtype: int64s=pd.Series([5,4])输出： 0 51 4dtype: int64s=pd.Series([5,4],index=list[‘ abcd ’ ])输出： ERRORS=pd.Series(5,index=list(‘ abcd ’ ))a 5b 5c 5d 5dtype:int64像这种具体某个值的创建方法，保证每行数据精准性的话很麻烦，并且用起来会不小心把其他数据覆盖掉，因此我个人用的比较少。
注意：创建 Series 的时候要注意创建行数和索引数量匹配的问题，如果默认的话会自动匹配创建的行数。
除了创建肯定需要查询，这时候会用到s.values 和 s.index ，分别查询值和索引。
2、 DataFrameDataFrame是一个类似于表格的数据类型，如图：有这样一些参数：data（方框内的数据）: numpy ndarray (structured or homogeneous), dict, or DataFrameindex （行索引索引） : Index or array-likecolumns （列索引） : Index or array-likedtype （ data 的数据类型）: dtype, default NoneDataFrame 可以理解为一个二维数组， index 有两个维度，可更改。
DataFrame统一的创建形式为：pd.DataFrame(data,columns=,index=) 其中columns 为列的索引， index 为行的索引。
index 或者 columns 如果不进行设置则默认为0 开始的整数，也是行的绝对位置，不会被覆盖；而通过外部数据（比如打开文件）创建DataFrame的话需要注意列名匹配的问题，给 columns 赋的值如果和数据来源当中列名不一样的话，对应的列下面会出现NAN 。
还有个常用参数为orient ，默认为空，如果赋值’index ’则将输入Series 的 index 值作为 DataFrame的columns。
栗子如下：a = pd.read_csv('c:/users/15418/Desktop/bajiao.csv')pd.DataFrame(a,columns = ['a','b','commentsNum'])输出： ab commentsNum0 NaN NaN 97951 NaN NaN 210882 NaN NaN 41073 NaN NaN 41154 NaN NaN 39300Data 的创建形式有以下几种：一维数据类型进行创建、二维ndarray 创建、外部输入。
二维数组创建，由于比较简单就先说：pd.DataFrame(二维数组,columns = ,index=)，由于比较简单就不举代码了。
外部输入就是读取文件等手段，如csv、excel 等文件：上面那个例子已经说明了读取文件创建过程。
概括来说就是先读取一个文件对象（pd.read_xxx ，xxx 是对应的文件类型，常用有csv 、 excel 、table 等) 的对象，然后再通过该对象创建DataFrame ，但要注意columns 列名的命名。
一维数据类型创建（一维数据类型主要有：一维ndarray 、列表、字典、 Series 等）：首先是字典和 Series 类型创建 DataFrame ：一个是将字典或者 Series 组合成列表进行创建；另一个是将两者放入字典里面创建。
例子如下：第一种方法：a = {'a':1,'b':2}b = pd.Series([1,2,3],index=list('abc'))pd.DataFrame([a,b],columns = list('abcd'))输出： a b c d0 1 2 NaN NaN1 12 3.0 NaN第二种方法：a = {'a':1,'b':2}b = pd.Series([1,2,3],index=list('abc'))data = {'one':a,'two':b}pd.DataFrame(data,columns = ['one','two','a','d'])输出： one two a da 1.0 1 NaN NaNb 2.0 2 NaN NaNc NaN 3 NaN NaN这两种方法都要注意列名匹配的问题。
然后是数组和列表类型的创建：列表或者一维的ndarray 可以通过转化为Series （见 1、 Series ）或者字典进行创建，或者变为对应的二维的数据类型进行处理，在此不佳赘述了。
强烈给个建议：在创建之前最好把data 变量先写好然后放到DataFrame方法里面，包括对原始数据的改动也最好写在data 里面。
类似于Series ， DataFrame.index,DataFrame.columns可以查询DataFrame二维参数的数值。
3、Panel/PanelNDPanel可以理解为三维数组， panelND 可以理解为N 维数组。
高维的数组就是在三维的基础上加入更多维度参数，基本方法相同，具体差异在此就不深入展开，这里以三维为例介绍。
统一的创建方法就是pd.Panel(data,items=,major_axis=,minor_axis=)，三个维度就分别是 items 、major_axis 、minor_axis ，还有个常用参数就是 orient 后面会提到。
跟DataFrame类似的，三维参数如果不进行设置则默认为0 开始的整数，也是行的绝对位置，不会被覆盖；如果希望把输入的DataFrame的columns作为panel 的 items 就需要吧 orient 赋值为’ minor ’。
在创建 panel 的时候一般会采用两种形式（和DataFrame 类似，照搬就行）：采用字典；使用 items 参数创建具体举例如下：字典： data = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3)),'Item2' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2))}pd.Panel(data)输出：Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 3 (minor_axis)Items axis: Item1 to Item2Major_axis axis: 0 to 3Minor_axis axis: 0 to 2这里面的键就是对应items 参数，当然panel 这个没办法通过表的形式打印。
Items 参数： df = pd.DataFrame({'a': ['foo', 'bar', 'baz'],'b':np.random.randn(3)}) data = {'item1': df, 'item2': df}pd.Panel.from_dict(data, orient='minor')输出：Dimensions: 2 (items) x 3 (major_axis) x 2 (minor_axis) Items axis: a to bMajor_axis axis: 0 to 2Minor_axis axis: item1 to item2三、对数据类型的操作1、对 Series 操作查看：简单来说就是通过索引查看：一种是通过index 对应的标签；另一种就是通过绝对位置查看。
