記幾個常用的函式，具體用法去官網查啦
import的慣例：
import pandas as pd
from pandas import series,dataframe
顯示一些數字特徵：
df.describe()#顯示很多，均值，標準差，分位數等等
df.quantile(0.75)#顯示3/4分位數
df.std()#顯示標準差，樣本標準差？
讀取存在csv中的dataframe,，還有把series,dataframe存為csv：
pd.read_table()#讀table分割的，但是有時不管用= =，還不清楚為什麼pd.read_csv()df.to_csv('xx.csv')去重，直接呼叫只是返回乙個檢視，要賦值才能覆蓋原來的列，pandas許多時候都是這種情況
df['num'].drop_duplicates()week_count = df['count'].groupby(df['week']).sum()df.unstack()df.stack()df.fillna(value=0)plt.subplot(1,1,1)
df[index].plot(kind='bar',title=index)
剛看兩天，現在常用的也就這些。。
pandas把資料存到記憶體裡，很多變數可能會有memoryerror
pandas快速入門:
還有本書叫《利用python進行資料分析》
主要的是官方文件了，雖然看不懂，感覺能用就用一下
pandas資料處理之groupby的常用用法
groupby by none,axis 0,level none,as index true,sort true,group keys true,squeeze false,kwargs 用於確定groupby的組。如果by是乙個函式，那麼會呼叫物件索引的每個值。如果傳遞了乙個dict或serie...
pandas 資料處理
pandas中資料可以分為series，dataframe，panel分別表示一維至三維資料。其中在構造時，index表示行名，columns表示列名 構造方式 s pd.series data index index s pd series np random randn 5 index a b ...
pandas資料處理
dataframe.duplicated subset none,keep first 判斷dataframe中的資料是否有重複 必須一行中所有資料都重複才算重複，只能判斷行，不能判斷列 返回series dataframe.drop duplicates subset none,keep firs...