Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas中的数据结构
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。
Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
安装
pip install pandas
执行结果如下：
简单的代码测试Pandas，读取CSV文件
from pandas import read_csv
filename = '/Users/wzy/Documents/Watson/NameList2.csv'
names = ['Serial', 'Group', 'Team', 'Name(JP)', 'English Name', 'PMP ID']
data = read_csv(filename,names=names)
print(data)
测试结果因为包含个人信息就不在展示。可以自行按照Names的方式准备测试数据。
