在使用.loc进行高级索引时，将MultiIndex在语法上整合在一起有点具有挑战性，但我们已经尽力做到了。一般来说，MultiIndex 键采用元组的形式。例如，以下操作会按您的预期工作：
在设置操作中返回副本还是引用可能取决于上下文。有时这被称为chained assignment，应该避免。请参阅返回视图与副本。
pandas的官网地址为：https://pandas.pydata.org/ 官网首页介绍了Pandas，
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas（1） 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame，这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 常用的基本功能 当我们构建好了 Series 和 DataFrame 之后，我们会经常使用哪些功能呢？来跟我看看吧。引用上一章节中的场景，我们有一些用户的的信息，并将它们存储到了 DataFrame 中。 因为大多数
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas（1） 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame，这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy，用于数据挖掘和数据分析，同时也具有数据清洗功能。
在了解了pandas数据结构之后，我们来了解一下pandas的统计功能，数据的迭代，排序等
在这里，我们讨论了与 pandas 数据结构共同的许多基本功能。首先，让我们创建一些示例对象，就像我们在 10 分钟入门 pandas 部分中所做的那样：
尝试比较不同长度的 Index 或 Series 对象将引发 ValueError：
有了 GroupBy 对象，通过分组数据进行迭代非常自然，类似于itertools.groupby()的操作：
大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
用整数表示的方法称为分类或者字典编码表示法，不同值的数组称为分类、字典或者数据集。
Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
Pandas是Wes McKinney在2008年开发的一个强大的「分析结构化数据」的工具集。Pandas以NumPy为基础（数据表示和运算），提供了用于数据处理的函数和方法，对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持；同时Pandas还可以跟数据可视化工具Matplotlib很好的整合在一起，非常轻松愉快的实现数据的可视化展示。
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x119922c90>
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管
你可能希望取一个对象并重新索引其轴，使其标签与另一个对象相同。虽然这个操作的语法虽然冗长但简单，但它是一个常见的操作，因此reindex_like() 方法可用于简化此操作：
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x120ebcf90>]
如果你是数据科学家、数据分析师、机器学习工程师，或者任何 python 数据从业者，你一定会高频使用 pandas 这个工具库——它操作简单功能强大，可以很方便完成数据处理、数据分析、数据变换等过程，优雅且便捷。
本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。
我们将从一个快速、非全面的概述开始，介绍 pandas 中的基本数据结构，以帮助您入门。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。要开始，请导入 NumPy 并将 pandas 加载到您的命名空间中：
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
sort_values主要是对某个属性中出现的各个元素进行排序，默认是升序，字母是a-z
在pandas中，Series和DataFrame对象是介绍的最多的，Index对象作为其构成的一部分，相关的介绍内容却比较少。对于Index对象而言，有以下两大类别
---- 概述 在Pandas基本使用简单了介绍了一下Pandas的基本使用和用法，大家如果没有一点基础的同学可以先看一下那篇文章。今天我们来讲解一下Pandas的高级用法。 Numpy基本用法 在讲解Pandas高级特性之前，我们先来学习一下Numpy。Numpy是高性能计算和数据分析的基础包，一种ndarray的多维数组对象并且是一个同构的数据多维容器。创建和操作一个多维数组，我们来看一下简单的代码片段。 arr = np.arange(10,dtype=np.float32) # np.zero,n
读取数据并使其可访问（通常称为数据加载）是使用本书中大多数工具的必要第一步。术语解析有时也用于描述加载文本数据并将其解释为表格和不同数据类型。我将专注于使用 pandas 进行数据输入和输出，尽管其他库中有许多工具可帮助读取和写入各种格式的数据。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
在这里可以看到这里的Series相比与之前学习的ndarray是一个自带索引index的数组 = 一维的数组 + 对应的索引，当pd.Series单单只看values时就是一个ndarray。
前面的章节关注于不同类型的数据规整流程和NumPy、pandas与其它库的特点。随着时间的发展，pandas发展出了更多适合高级用户的功能。本章就要深入学习pandas的高级功能。 12.1 分类数据 这一节介绍的是pandas的分类类型。我会向你展示通过使用它，提高性能和内存的使用率。我还会介绍一些在统计和机器学习中使用分类数据的工具。 背景和目的 表中的一列通常会有重复的包含不同值的小集合的情况。我们已经学过了unique和value_counts，它们可以从数组提取出不同的值，并分别计算频率： In
Pandas构建在Numpy的基础上，它同时支持行和列的操作。 使用pip进行安装：
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
Pandas有三种主要数据结构，Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等），轴标签统称为索引（index）。 DataFrame是带有标签的二维数据结构，具有index（行标签）和columns（列标签）。如果传递index或columns，则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是一个三维数据结构，由items、major_axis、minor_axis定义。items（条目），即轴0，每个条目对应一个DataFrame；major_axis（主轴），即轴1，是每个DataFrame的index（行）；minor_axis（副轴），即轴2，是每个DataFrame的columns（列）。
备注：本文主要是课程总结，不做过多的拓展，如果需要详细了解，可以查看本专栏系列内容，专栏链接直达
Python数据分析pandas之series初识
前面的文章中，我们讲解了pandas处理时间的功能，本篇文章我们来介绍pandas时间序列的处理。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
本节介绍 Pandas 基础数据结构，包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先，导入 NumPy 和 Pandas：
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶
昨天写一个小项目的时候，想用pandas把数据写入到Excel中去，结果发现我原先写的那套pandas教程是真的垃圾啊。 痛定思痛，我决定重写一份。
上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。
一个Dataframe就是一张表格，Series表示的是一维数组，Dataframe则是一个二维数组，可以类比成一张excel的spreadsheet。也可以把 Dataframe当做一组Series的集合。
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