通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
⭐️Series
Series可以理解为一个一维的数组，只是index名称可以自己改动。...：
# 使用索引检索元素
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
print(s[0], s[:3], s[-3:])
# 使用标签检索数据...创建新的列时，要给出原有dataframe的index，不足时为NaN
列删除
删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop，pop方法的用法如下：
import pandas as pd
d =...'],axis=1)
print(df2)
行访问
如果只是需要访问DataFrame某几行数据的实现方式则采用数组的选取方式，使用 “:” 即可：
import pandas as pd
d = {...iloc方法的使用方法如下：
import pandas as pd
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two
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