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这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
成都创新互联专注于颍上企业网站建设,响应式网站,商城开发。颍上网站建设公司,为颍上等地区提供建站服务。全流程按需网站建设，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联专业和态度为您提供的服务至于原因嘛， 理解不够，实践不够是两条老牌的拦路虎，只能靠自己来克服。还有一个非常有意思且经常被忽视的因素—— 陷入举三反一的懵逼状态。
什么意思呢？假如我是个旱鸭子，想去学游泳，教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作，扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟，接着马上给我讲解了蝶泳，又是划拉了5分钟，然后又硬塞给我潜泳的姿势，依然是划拉5分钟。最后，教练一下子把我丢进踩不到底的泳池，给我呐喊助威。
作为一个还没入门的旱鸭子，教练倾囊授了我3种游泳技巧，让我分别实践了5分钟。这样做的结果就是我哪一种游泳技巧也没学会，只学会了喝水。 当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法，而每一种方法的实践又浅尝辄止，在面对具体问题时往往会手忙脚乱。
拿Pandas来说，它的多种构造方式，多种索引方式以及类似效果的多种实现方法，很容易把初学者打入举三反一的懵逼状态。所以，尽量避开这个坑也是我写Pandas基础系列的初衷，希望通过梳理和精简知识点的方式，给需要的同学一些启发。目前暂定整个基础系列分为4篇，基础篇过后便是有趣的实战篇。
下面开始进入正题（我真是太唠叨了）。
Pandas简介
江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师（PANDAS），纵是老手也枉然。
Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作，都是基于这些表和列进行的操作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。
这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了， 核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是 谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据，往往事半功倍。
创建、读取和存储
1、创建
在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢？
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