跟series中的值一樣，軸標籤也可以通過函式或對映進行轉換，從而得到乙個新的不同標籤的物件。軸還可以被就地修改，而無需新建乙個資料結構。
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跟series一樣，軸索引也有乙個map方法
將其賦值給index，這樣就可以對dataframe進行就地修改
想要建立資料集的轉換版（而不是修改原始資料），比較實用的方法是 rename
特別說明一下，rename可以結合字典型物件實現對部分軸標籤的更新
rename可以實現複製dataframe並對其索引和列標籤進行賦值。如果希望就地修改某個資料集，傳入inplace=true即可
為了便於分析，連續資料常常被離散化或拆分為「面元」（bin）。
有一組人員資料，將它們劃分為不同的年齡組
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將這些資料劃分為「18到25」、「26到35」、「35到60」以及「60以上」幾個面元。 要實現該功能，使用pandas的cut函式
pandas返回的是乙個特殊的categorical物件。展示了pandas.cut劃分的面元。 將其看做一組表示面元名稱的字串。它的底層含有乙個表示不同分類名稱的型別陣列，以及乙個codes屬性中的年齡資料的標籤
pd.value_counts(cats)是pandas.cut結果的面元計數。
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跟「區間」的數學符號一樣，圓括號表示開端，而方括號則表示閉端（包括）。哪邊是閉端可以通過right=false進行修改
通過傳遞乙個列表或陣列到labels，設定自己的面元名稱
如果向cut傳入的是面元的數量而不是確切的面元邊界，則它會根據資料的最小值和最大值計算等長面元。
將一些均勻分布的資料分成四組
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選項precision=2，限定小數只有兩位。 qcut是乙個非常類似於cut的函式，它可以根據樣本分位數對資料進行面元劃分。根 據資料的分布情況，cut可能無法使各個面元中含有相同數量的資料點。而qcut由於使用的是樣本分位數，因此可以得到大小基本相等的面元
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與cut類似，你也可以傳遞自定義的分位數（0到1之間的數值，包含端點）
學習Pandas 十一
英文原文 11 lesson 從多個 excel 檔案中讀取資料並且在乙個 dataframe 將這些資料合併在一起。import pandas as pd import matplotlib import os import sys matplotlib inline print python v...
Pandas 快速入門
pandas其實很簡單，共有三種資料結構。其中一維為series,二維為dataframe,三維為panel.先說series，numpy陣列，python列表等都可以生成series。它的結構分為兩部分，索引和值。獲取索引的方式為 index 方法，獲取值得方式為values 方法。而資料框又多乙...
pandas入門 十三
另一種常用於統計建模或機器學習的轉換方式是 將分類變數轉換為 啞變數 或 指標矩陣 dataframe的某一列中含有k個不同的值，則可以派生出乙個k列矩陣或 dataframe 其值全為1和0 pandas有乙個get dummies函式可以實現該功能。使用之前的乙個dataframe例子 給指標d...