（转）十分钟入门pandas
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了（转）十分钟入门pandas相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本文是对pandas官方网站上《10 Minutes 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：
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numpy array，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Indexing and 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
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：
2、 使用where操作来选择数据：
3、 使用isin()方法来过滤：
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