學習知識：
4.pandas
4.1 初識pandas
pandas的優勢【了解】
增強圖表可讀性
便捷的資料處理能力
讀取檔案方便
封裝了matplotlib、numpy的畫圖和計算
4.2 pandas資料類【****】【##】
1.series
對應的是一維陣列
1.建立
pd.series()
列表、陣列、字典
2.屬性
s.index – 索引
s.values – 值
s[1] – 獲取對應下標的值
2.dataframe【**】
對應的是二維陣列
1.建立
pd.dataframe()
data – 資料，不建議為df
index – 行索引
columns – 列索引
2.屬性
shape – 形狀
index – 行索引
columns – 列索引
values – 值
t – 轉置
head() – 前幾行
tail() – 後幾行
3.索引的設定和修改
修改索引
索引不支援單個的修改，如果要進行，必須整體重置
模擬前面學習的元組
重設索引
df.reset_index()
設定新的索引
df.set_index()
keys – 設定哪一列為新的索引
drop – 是否刪除原來列
在set_index中，可以放多個索引，如果是多個，此時變為multiindex
3.multiindex與panel【了解】
multiindex:
類似ndarray中的三維陣列
建立：pd.multiindex.from_arrays()
屬性：物件.index
panel：【已遺棄】
pd.panel(data, items, major_axis, minor_axis)
panel資料要是想看到,則需要進行索引到dataframe或者series才可以
4.3 基本資料操作【】
1.索引操作
直接索引
tips:先列後行
data[「open」][「2018-02-22」]
使用loc
tips:先行後列，使用索引值進行獲取
data.loc[『2018-02-27』:『2018-02-22』, 『open』]
使用iloc
tiops:先行後列，使用索引下標獲取
data.iloc[:3, :5]
使用ix【了解就ok，不用練習】
tips:先行後列，混合索引
data.ix[0:4, [『open』, 『close』, 『high』, 『low』]]
2.賦值【知道】
data[""] = **
data. =
3.排序【知道】
dataframe
物件.sort_values()
by -- 按照什麼鍵，進行排序，可以是乙個值，或者多個值
ascending -- 設定按照公升序或者降序
物件.sort_index()
series
物件.sort_values()
物件.sort_index()
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