1.pandas数据读取和预处理

简述：pandas在numpy的基础上又封装了一些操作，相当于把函数做了一些简化。pandas不做可视化，主要是在预处理方面。

文件读取

pandas.read_csv('文件名')   其中文件要以逗号为分隔符对象.head(3)   查看表/文件的前3行，正向取对象.tail(3)      看后三行，从后往前数。对象.columns     列 的名字   ，如 表头对象.loc[0]    拿第一行数据，  如：[3:6]，4到6行数据，[2,5,6]拿2，5，6号数据对象['列名']    拿到这一列的数据    对象['列名1'，‘列名2’]  拿两列

numpy的数据格式为ndarray, pandas为DataFrame(数据流)

pandas的dtype: int,float,object

2.预处理    （+ — *  /）

对象['列名']/100   这一列的数据都除以100，其他同理对象.sort_values('列名')    按这一列的数据大小排序pandas.isnull(age)    age为一行/列的数据列表，查看是否有空数据对象['Age'].mean()   求均值对象.dropna(axios=0,subset=['Age','Sex'])     去掉Age,Sex这一列对象.apply(value)         写一个自定义函数，return给f函数，value就是这个函数   (def  value():　　xxxxxx　　return  xxxxx)

3.Pandas-Series结构

Series（collection  of   values）

DataFrame(collection  of Series objects)