数据结构的定义
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。——资料来源于百度百科
这里主要讲两中数据结构，分别为：序列（Series）和数据框（Data Frames）,它们是python的第三方库pandas里的数据结构，后续的数据分析经常用到这两种数据结构。
序列（Series）
数学上，序列是被排成一列的对象（或事件）；这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。
在pandas中，序列可以理解为是用于存储一行或者一列的数据， 以及与之相关的索引的集合。
构造序列的基本语法：
s=pd.Series(data,index=index)
例如：
>>>import pandas as pd #导入pandas 模块，as关键字是对pandas进行重命名，方便后面的引用
>>>x = pd.Series([1,2,'apple',3.3],index=['first','second','third','fourth'])
在Spyders中运行结果如下图：
数据框(DataFrame)
DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。你可以把它想象成一个电子表格或SQL表，或者 Series 对象的字典。它一般是最常用的pandas对象。像 Series 一样，DataFrame 接受许多不同类型的输入：
一维数组，列表，字典或 Series 的字典
二维 numpy.ndarray 等等；
基本语法，如下：
data=pd.DataFrame{'one':pd.Series([1.,2.,3.],index=['a','b','c']), ....}
例如：
>>>import pandas as pd
>>>person = pd.DataFrame({'age':[32,21,56],'name':['Jon','Tom','Sidy']})
输出结果如下图：
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