pandas作为数据分析的重要的包，要学习数据分析，pandas是绕不过去的，建议大家学习的时候。先有具体的问题等，再找解决的方法，不需要重头一步步看，逐步加深理解。实战为主，应用为上。

首先，导入一些包

import csv #读写数据的格式

import pandas as pd

from pandas import Series

import matplotlib.pyplot as plt #我用来作图的

Series:

由一组数据及与之相关的数据索引组成，可以把Series当成一个字典类型。创建的方法可以是这样：>>> s = pd.Series(data, index=index)

这里的data可以是很多种数据：Python dict（字典），ndarray，标量值（如5）【摘自pandas中文文档】

index，默认、创建值为[0， ...， len(data) - 1]的索引。也可以自定义等长的列表等数据类型作为index，比如：['a', 'b',...]等。

下面结合西甲1718年赛季比分score列值说明：

首先读取csv数据score一列，读取到的是dataframe格式的，通过df['Value'].values，构造了新的series格式的数据，索引是0到n-1。试着打印：

第一列就是索引值，第二列就是每一场的比分

那么，问题来了，380场足球比赛中各个分数出现的次数有多少？这时，就需要value_counts()，这个函数出场了。

可以看到1：0，的比分出现次数最多，达到48次，不知道其他联赛是否也差不多这种比例？下次研究下

如果需要直观的看到，可以用到作图，引入import matplotlib.pyplot as plt，下面我们以简单的柱状图来显示：

柱状图

也可以改成饼状图，以后会逐步把数据分析相关的基础一点点记录下来，这大概就是，用到什么，就学什么的方式去不断实践学习了。