Pandas的数据处理方法（数据库及文件）

pandas 是一个功能丰富的数据分析工具包；其构建基础为 Numpy（支持高效矩阵运算）；它不仅用于数据挖掘和数据分析，并且还提供了数据清洗功能。

Pandas中常见的数据结构有两种：

生成Series对象：ser_obj = pd.Series(range(10))；
该对象由索引与数值构成（其中，在左侧的是自动生成的索引，在右侧是对应的数值）；
通过属性访问ser_obj.index与ser_obj.values分别获取索引与数值信息；
使用ser_obj.head(n)查看前n项内容，
以及ser_obj.tail(n)查看后n项内容。

DataFrame 提取列值：df_obj.iloc[:, col_idx] 或 df_obj['col_idx']；
向DataFrame中添加新列：df_obj[new_col_idx] = data；
移除指定的列：del df_obj[col_idx]；
按照指定的键排序：按照键 label_name 进行排序 sort_values(by='label_name')。

常用方法：