右擊桌面上選擇【open in terminal】 開啟終端。
在彈出的終端中輸入【ipython】進入python的直譯器中，如圖1所示。
圖1 ipython直譯器匯入實驗常用的python包。如圖2所示。
【import pandas as pd】pandas用來做資料處理。
【import numpy as np】numpy用來做高維度矩陣運算.
【import matplotlib.pyplot as plt】matplotlib用來做資料視覺化。
圖2 匯入所需要的包通過傳遞乙個list物件來建立乙個series,pandas會預設建立整型索引，如圖3所示。
【s = pd.series([1,3,5,np.nan,6,8]】將乙個list傳入到series物件
【s】檢視s的值
圖3 建立series物件
通過傳遞乙個 numpy array，時間索引以及列標籤來建立乙個 dataframe，如圖4所示。
【datas = pd.date_range(『20170101』, periods=6)】生成20170101-20170106 六天的日期
【datas】檢視生成的資料
【df = pd.dataframe(np.random.randn(6,4), index=datas, columns=list(『abcd』))】以時間為索引以及abcd為列標籤建立乙個dataframe物件
【df】檢視生成的dataframe物件
圖4 建立dataframe物件
通過傳遞乙個能夠被轉換成類似序列結構的字典物件來建立乙個dataframe。如圖5所示：
【df2 = pd.dataframe()
】生成乙個字典物件，並傳遞生成乙個dataframe
【df2】檢視生成的dataframe
【df2.dtype】檢視不同列的資料型別
圖5 傳遞字典生成dataframe物件檢視 dataframe 中頭部和尾部的行，如圖6所示。
【df.head()】檢視dataframe的前五行
【df.tail(3)】檢視dataframe的後三行
圖6 檢視資料1
檢視df的索引，列名稱和底層的numpy資料，如圖7所示。
【df.index】檢視dataframe的索引。
【df.columns】檢視dataframe的列名稱
【df.values】檢視dataframe底層的資料
圖7 檢視資料2
describe()函式對於資料的快速統計彙總，如圖8所示
【df.describe()】對資料進行快速彙總
圖8 對資料彙總
對資料的轉置,如圖9所示。
【df.t】
圖9 對資料的轉置
對資料的排序，如圖10所示。
【df.sort_index(axis=1, ascending=false)】按軸進行排序
【df.sort_values(by=』b』)】按值進行排序
圖10 對資料的排序對資料的獲取，如圖11所示。
【df[『a』]】選擇乙個單獨的列，返回乙個series
【df[0:3]】切片顯示
【df[『20170101』:』20170103』]】指定日期切片
圖11 對資料的獲取
通過標籤選擇，如圖12所示。
【df.loc[datas[0]]】使用標籤來獲取乙個交叉的區域
【df.loc[『20170102』,[『a』,』b』]]】對於返回物件進行維度縮減
【df.loc[『20170101』:』20170103』,[『a』,』b』]]】標籤切片
【df.loc[『20170102』,[『a』,』b』]]】對於返回物件進行維度縮減
【df.loc[dates[0],』a』]】獲取乙個標量
圖12 通過標籤選擇
通過位置選擇，如圖13所示
【df.iloc[3]】通過傳遞數值進行位置選擇（選擇的是行）
【df.iloc[3:5,0:2]】通過數值進行切片選擇
【df.iloc[[1,2,4],[0,2]]】通過指定乙個位置的列表選擇
【df.iloc[1:3,:]】對行進行切片
【df.iloc[:,1:3]】對列進行切片
【df.iloc[1,1]】獲取特定的值
圖13 通過位置選擇布林索引，如圖14所示。
【df[df.a > 0]】使用乙個單獨列的值來選擇資料
【df[df > 0]】通過where操作選取資料
【df2 = df.copy()】
【df2[『e』] = [『one』, 『one』,』two』,』three』,』four』,』three』]】
【df2】
【df2[df2[『e』].isin([『two』,』four』])]】使用 isin() 方法來過濾
圖14 布林索引
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