python使⽤教程pandas-⼗分钟搞定pandas（⼊门教程）本⽂是对pandas官⽅⽹站上《10Minutes to pandas》的⼀个简单的翻译，原⽂在这⾥。这篇⽂章是对pandas的⼀个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。习惯上，我们会按下⾯格式引⼊所需要的包：
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⼀、创建对象
可以通过Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。
1、可以通过传递⼀个list对象来创建⼀个Series，pandas会默认创建整型索引：
2、通过传递⼀个numpyarray，时间索引以及列标签来创建⼀个DataFrame：
3、通过传递⼀个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建⼀个DataFrame：
4、查看不同列的数据类型：
5、如果你使⽤的是IPython，使⽤Tab⾃动补全功能会⾃动识别所有的属性以及⾃定义的列，下图中是所有能够被⾃动识别的属性的⼀个⼦集：
⼆、查看数据
详情请参阅：Basics Section
1、 查看frame中头部和尾部的⾏：
2、 显⽰索引、列和底层的numpy数据：
3、 describe()函数对于数据的快速统计汇总：
4、 对数据的转置：
5、 按轴进⾏排序
6、 按值进⾏排序
三、选择
虽然标准的Python/Numpy的选择和设置表达式都能够直接派上⽤场，但是作为⼯程使⽤的代码，我们推荐使⽤经过优化的pandas数据访问⽅式： .at,.iat,.loc,.iloc和.ix详情请参阅Indexingand Selecing Data 和 MultiIndex/ Advanced Indexing。
l 获取
1、 选择⼀个单独的列，这将会返回⼀个Series，等同于df.A：
2、 通过[]进⾏选择，这将会对⾏进⾏切⽚
l 通过标签选择
1、 使⽤标签来获取⼀个交叉的区域
2、 通过标签来在多个轴上进⾏选择
3、 标签切⽚
4、 对于返回的对象进⾏维度缩减
5、 获取⼀个标量
6、 快速访问⼀个标量（与上⼀个⽅法等价）
l 通过位置选择
1、 通过传递数值进⾏位置选择（选择的是⾏）
2、 通过数值进⾏切⽚，与numpy/python中的情况类似
3、 通过指定⼀个位置的列表，与numpy/python中的情况类似
4、 对⾏进⾏切⽚
5、 对列进⾏切⽚
dos命令切换目录6、 获取特定的值
l 布尔索引
1、 使⽤⼀个单独列的值来选择数据：
fwrite与fread区别2、 使⽤where操作来选择数据：
3、 使⽤isin()⽅法来过滤：
l 设置
1、 设置⼀个新的列：
2、 通过标签设置新的值：
3、 通过位置设置新的值：
4、 通过⼀个numpy数组设置⼀组新值：
上述操作结果如下：特效软件推荐
5、 通过where操作来设置新的值：
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四、缺失值处理
在pandas中，使⽤np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中，详情请参阅：Missing Data Section。
1、 reindex()⽅法可以对指定轴上的索引进⾏改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的⼀个拷贝：、
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2、 去掉包含缺失值的⾏：

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