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第一課：文件中含自動生成的索引：
1、在讀入文件時指定索引列
df = df.read_excel('...',index_col='..')
2、讀入後，另寫一行設置索引
df = df.set_index('...')
第二課：文件含標題，或非表頭數據的行數據：
讀入數據時指定header從某一行開始
df = df.read_excel('...',header=1)
注意：程序中行、列等均從0開始，即0，1，2，3，...
第三課：行、列、單元格
1、數據類型series（一維數組） 一個序列
生成序列：s1=pd.Series() s1.data,s1.name,s1.index
例如：L1=[100,200,300] L2=['X','Y','Z']
S1=pd.Series(L1,index=L2)
或者：S1=pd.Series([100,200,300],index=['X','Y','Z'])
2、數據類型dic（字典）
dic是python中唯一的一個映射類型，是以{}括起來的鍵、值、對組成，dict中key是唯一的，在保存時，根據key來計算出一個內存地址，然後將key-value保存在這個地址中，這種算法被稱爲hash算法。所以dict中key必須是可hash的。 已知的可哈希(不可變)的數據類型: int, str, tuple, bool；不可哈希(可變)的數據類型: list, dict, set
d={'x':100,'y':200,'z':300} d.keys d.values
3、將dict轉換爲series
s1=pd.Series(d)
4、將series序列加入dataframe，再設置成以行或列的形式加入
DataFrame類型：DataFrame是一個表格型的數據類型，每列值類型可以不同。既有行索引也有列索引。常用於表達二維數據，也可以表達多維數據。
（1）以列的形式加入：df=pd.DataFrame[{s1.name:s1,s2.name:s2,s3.name:s3}]
（2）以行的形式加入：df=pd.DataFrame([s1,s2,s3])
