这次主要介绍的内容是关于Python中的pandas包，以及pandas包的数据类型，pandas它的数据基本结构是比较简洁明确的，它对关系型数据的处理非常的直观 。假设你是一个python新手，可以多看看这篇文章 。
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【什么是pandas？Python学习之Pandas包】（一）、pandas的特点
1、pandas包最擅长的事情就是处理数据的缺失值，无论是浮点数（float）还是其它的数值类型，它都能很好的解决 。在高维数组结构中或者是二维数组结构中，在数据被删除或者是被增加的时候它可以自动帮你调整大小 。通过数据集的标签来对齐，让使用者自动的跳过标签明确的让数据值对齐 。
2、pandas在金融数据分析应用中具有可拓展性 。它是一个独立地统计计算模块，所以它才能成为Python科学计算系统中地重要组成部分 。
3、对较大的数据集实现以列标签为基础地切片、索引和子设置，更直观的合并加入其他数据集 。
（二）、pandas的数据类型也非常的丰富
1、表格型数据，就像数据库中SQL表格和Excel表格中的数据结构，它可以让每一列的数据类型不一样，但是建议使用统一的数据类型，因为这样会让运行的时间缩短，计算更加快 。
2、有序的列表数据类型和无序的时间序列数据 。
3、任意拥有列标签和行标签的矩阵数据，矩阵里面的数值数据类型可能要求不同，但还是建议使用统一的数据类型，因为这样会让运行的时间缩短，计算更加快更精确 。
这篇内容到这里就结束了，相信大家应该知道什么是pandas包以及 pandas的数据类型有哪些了吧 。
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