标准数据类型
Python 3 中有六个标准的数据类型：
Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Set（集合）
Dictionary（字典）
Python 3 的六个标准数据类型中：
不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。
NumPy 数据结构
NumPy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包 主要包含 ndarray（N-dimensional array object） ufunc（universal function object）两种数据结构
multidimensional array of objects of all the same type(list of lists)
和list 相比存储更紧凑，读写更快，可进行向量和矩阵运算
Scipy Scipy 在numpy arrays 的基础上提供大量的科学计算函数和工具。
Pandas 数据结构
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。
Series: Series可以运用ndarray或字典的几乎所有索引操作和函数，融合了字典和ndarray的优点。
DataFrame :DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。
DataFrame可以通过类似字典的方式或者.columnname的方式将列获取为一个Series。行也可以通过位置或名称的方式进行获取。
