第一节 数据载入及初步观察
本节主要是库引用、数据载入、数据读取、数据观察及数据保存。特别适合我这样的小白选手，手把手。
1、库引用
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。
import numpy as np
import pandas as pd
2、数据载入
df = pd.read_csv('train.csv') //相对路径
df = pd.read_csv('/Users/tony/Documents/datawhale数据分析每个人题目设计/招募阶段/第一单元项目集合/train.csv') //绝对路径
df.read(10)
3、数据读取
chunker = pd.read_csv('train.csv' , chunkersize = 1000) //逐块读取，每个块100条数据迭代读取
在数据很大的时候，如果一次性全部读取数据，会导致服务器缓慢，可以按块读取数据或者制定读取某几行数据
df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0) //修改列的名称，可以转换成中文，方便理解
4、数据观察
df.info() //查看数据的基本信息，可以查看涉及多少列并且这些列中有多少为空
df.head(10) //查看前10条数据
df.tail(10) //查看后10条数据
5、数据保存
df.to_csv('train_chinese.csv') //当前修改的数据，保存到目录下，形成新的文档
第二节 pandas基础
1.pandas数据类型
Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据）。Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。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、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
data = {'水果':'梨子'，'动物':'老虎'，'植物':'水仙'}
example = data.Series(data)
data1 = {'星期':['星期一'，'星期二'，'星期三'，'星期四'，'星期五'，'星期六'，'星期天']
'月份':['一月'，'二月'，'三月'，'四月'，'五月'，'六月'，'七月']}
example1 = data1.DataFrame(data1) //DataFrame的数据要一致
2.DataFrame数据操作
df = pd.read_csv('train.csv')
df.columns //查看有哪些列
df.Cabin.head(3) //查看Cabin这列的前三条数据
df['Cabin'].head(3) //查看Cabin这列的前三条数据
del df.Cabin //删除Cabin这一列
df.drop(['Cabin'],axis=1)//隐藏Cabin这一列
2.数据筛选
df[df["Age"]<10] //筛选年纪小于10岁
midage = df[(df["Age"]>10)& (df["Age"]<50)] //筛选年纪在10岁到50岁之间
mirage = midage.reset_index(drop=True) //针对midage重新获取index，drop=true为去掉之前的数据列
midage.loc[[100],['Pclass','Sex']] //查询100行的'Pclass','Sex’两列的数据
midage.iloc[[100,105,108],[2,3,4]] //查询100、105、108行的2、3、4列的数据
第三节 探索性数据分析
1.了解数据
frame = pd.DataFrame(np.arange(8),reshape(2,4),index=['2', '1'],columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
pd.DataFrame() ：创建一个DataFrame对象 np.arange(8).reshape((2, 4)) : 生成一个二维数组（2*4）,第一列：0，1，2，3 第二列：4，5，6，7 index=['2, 1] ：DataFrame 对象的索引列 columns=['d', 'a', 'b', 'c'] ：DataFrame 对象的索引行
frame.sort_values(by='c', ascending=True) //依据C列升序
frame.sort_index() //行索引升序
frame.sort_index(axis=1) //列索引升序
frame.sort_index(axis=1, ascending=False) //列索引降序
frame.sort_values(by=['a', 'c'], ascending=False) //a、c两列同时降序
frame1_a = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3, 3), columns=['a', 'b', 'c'], index=['one', 'two', 'three']) frame1_b = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4, 3), columns=['a', 'e', 'c'], index=['first', 'one', 'two', 'second'])
frame1_a + frame1_b // 两个DataFrame相加会产生新的DataFrame,对应会相加不存量的补齐为null
frame1_a.describe() //frame的基本统计信息
总结
初步了解了pandas函数，简单查询了数据源。通过pandas提供的函数方法，熟悉了数据分析的方法及思维。需要建立对数据的分析的思维然后再通过函数查询处理，最后得出结果分析。
