python学习：pandas库之DataFrame官⽅⽂档简介Pandas库是基于Numpy库来创建的，Numpy主要⽤于矩阵操作，⽽Pandas主要⽤于数据处理。
Pandas主要有两种重要的数据结构：Series和DataFrame.
Series: 类似⼀个⼀维数组，⼀个Series对应DataFrame的⼀列
DataFrame：类似⼀个⼆维数组，⼀个DataFrame由⼏个Series列构成。
在我们学习任何⼀种开源框架，必须得学会阅读其官⽅⽂档：
根据官⽅⽂档，我们先看其最左边的⽬录：
我们通过对各⼦⽬录的简单介绍，来了解DataFrame如何运⽤:
英⽂⽬录中⽂⽬录该⽬录下常⽤属性/⽅法
Constructor构造⽅法可以由numpy数组/字典/DataFrame⽣成
Attributes and  underlying data 属性值
index：数据表的⾏索引
columns：数据表的列索引
shape：数据表的形状
dtypes：数据表值的数据类型
Conversion转换astype：转换数据类型Indexing, iteration索引/迭代iloc/loc/iteritems/iterrows/isin
Binary operator functions ⼆元运算符函数
add/sub/mul/div：加减乘除，元素级计算
dot：点乘
df1bine_first(df2)：⽤df2的值填充df1的空值
Function application, GroupBy & Window apply⽅法/分组/
apply：在数据表中沿着⾏/列⽅向调⽤某⽅法
groupby：通过mapping/⽅法/标签/标签集进⾏分
组，返回⼀个GroupBy对象。GroupBy对象可进⾏统
计学各值计算或调⽤其apply/agg⽅法+D15。
agg/aggregate：聚合函数
Computations / Descriptive Stats 计算/描述性统计
describe：输出数据表各列统计值-中位值/⽅差等
/
max/mean/var/corr
reindex：重命名⾏/列
Reindexing /
Selection/
Label manipulation 重新索引/选择数
据/通过标签操作
reindex：重命名⾏/列python官方文档中文版
rename：可以通过字典的⽅法重命名⾏/列
/reset_index/
head：选择前N⾏数据，默认前5⾏
tail：选择最后N⾏数据，默认后5⾏
drop_duplicates：返回丢弃了重复值的dataframe
duplicated：根据是否是重复值返回布尔值Series
drop
Missing data
handling
缺失值处理dropna/fillna/replace
Reshaping/ sorting,/ transposing 改变数组形状/
排序/转换
sort_values：按表中内容值⼤⼩排序，
sort_index：按⾏/列的值⼤⼩排序
T：矩阵转置
pivot_table：数据透视表
Combining /
joining / merging 合并/连接
append：在数据表末尾添加⾏数据
/join/
merge：类似SQL的连接，内连接/外连接
Time series-related时间序列　
Plotting绘制图形plot：通过kind参数绘制不同图形
Serialization /
IO /
Conversion
读取操作from_csv/to_csv
Sparse稀疏矩阵　
数据分箱技术Binning：pandas.cut()
数据分组技术GroupBy：_group(groupname1)--> 得到其中⼀组类别的dataframe

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