1.pandans介紹：主要用於資料的處理和計算，提供了大量的庫。對於機器學習來說，大部分的工作在於資料的清洗和操作，例如讀取資料，對資料的分析等等。
2.pandas基本資料結構：
案例分析：read_csv讀取檔案後，dataframe資料型別的操作
# read_data是dataframe型別，會標識行的個數以及每列的資訊
read_data = pd.read_csv('./data/test.csv')
# 獲取和列印整個資料，以dataframe的形式和矩陣的形式
print(read_data, read_data.values)
# 獲取和列印前三行的資料資訊,分別為dataframe 和 矩陣的資料型別
print(read_data[0:3], read_data[0:3].values)
# 獲取和列印某一列的資料資訊，必須用矩陣的形式，dataframe沒有提供列雜湊查詢
print(read_data.values[:, 1])
# 如果知道某列的含義標識，那麼可以直接再dataframe型別下雜湊查詢,結果還是dataframe型別，再轉換成矩陣型別
print(read_data['id'], read_data['id'].values)
# 將篩選出來的列用圖描述
read_data['id'].plot(figsize=(5,6)) # 設定圖大小
plt.show()
# 選擇多列
print(read_data[['id', 'col_10']])
# 選擇多列以及篩選行
print(read_data[['id', 'col_10']][1:5])
# 統計列的值出現次數, 若需要出現次數的前10個,訪問列表前十，並顯示下
print(read_data['id'].value_counts(), read_data['id'].value_counts()[:10])
read_data['id'].value_counts()[:10].plot(kind='bar')
plt.show()
以上是對讀取資料的簡單操
python初探 pandas使用
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Pandas學習筆記（1）
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