数据描述与分析
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在进行数据分析之前，我们需要做的事情是对数据有初步的了解，这个了解就涉及对行业的了解和对数据本身的敏感程度，通俗来说就是对数据的分布有大概的理解，此时我们需要工具进行数据的描述，观测数据的形状等；而后才是对数据进行建模分析，挖掘数据中隐藏的位置信息。目前在数据描述和简单分析方面做的比较好的是Pandas库。当然，它还需要结合我们之前提到的Numpy,Scipy等科学计算相关库才能发挥功效。
1.Pandas 数据结构
在进行Pandas相关介绍时我们首先需要知道的是Pandas 的两个数据结构（即对象）Series 和 DataFrame,这是Pandas的核心结构，掌握了此二者结构和属性要素，会在具体的数据处理过程中如虎添翼。
1.1 Series 简介
Series 是一种类似于以为数据的对象，它由两部分组成，第一部分是一维数据，另外一部分是与此一维数据对应的标签数据。具体如下：
import pandas as pd centerSeries=pd.Series(["中国科学院","文献情报中心","大楼","北四环西路",]) print (centerSeries)
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