在考研复习二轮的数据结构的时候，发现一个之前比较模糊的点，今天来补补课。

动态内存分配

不放过每一个值得关注的点

文章目录

• 动态内存分配
• 前言
• 一、pandas是什么？
• 二、使用步骤
• • 1.引入库
  • 2.读入数据
• 总结

前言

我们创建一个一维的数组的时候，可以是静态分配的，也可以是动态分配的。

静态分配时，如果不能很好的把握数组的大小，有可能会出现数据量较小，浪费空间；
或者是空间较小，数据溢出导致程序崩溃的情况。
而动态分配时，存储数组的空间是在程序执行过程中通过动态存储分配语句分配的，
一旦数据空间占满，就开辟一块更大的存储空间，以替换原来的存储空间，从而达到扩充存储空间的目的；

一、pandas是什么？

示例：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。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而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。