pandas10分鐘入門，可以檢視官網：10 minutes to pandas
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常規匯入方式：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ser1 = pd.series(range(10,15),index=list('abcde'))
print(ser1)
# 下標和索引等同
print(ser1['a'])
print(ser1[0])
輸出：a 10
b 11
c 12
d 13
e 14
dtype: int64
1010
取連續多個資料時，下標取值不包含結束位置，索引切片包括結束位置
print(ser1['a':'d'])
print(ser1[0:3])
輸出：a 10
b 11
c 12
d 13
dtype: int64
a 10
b 11
c 12
dtype: int64
取多個資料、條件篩選（布林索引）
# 注意裡面是乙個列表
print(ser1[[0,1,3]])
# 布林索引
print(ser1[(ser1>12)&(ser1<15)])
dataframe是二維標記資料結構。 您可以將其程式設計客棧視為電子**或sql表，或series物件。 它通常是最常用的pandans物件。 像series一樣，dataframe接受許多不同種類的輸入：
df1 = pd.dataframe(np.random.randint(10,50,(3,程式設計客棧4)), - index=list('abc'),columns=list('abcd'))
取單行或單列資料，取單個資料
# 列取值，取出的是乙個series物件
print(df1['a'])
print(df1['a'].values)
# 取出一行資料的某一行資料，也就是單個資料
print(df1['a']['b']) # 這兩個一樣
print(df1['a'][1])
取不連續多列，取連續多列（預設不支程式設計客棧持連續，需要高階索引）
# 取不連續多列
print(df1[['a','c']])
行索引，可以直接切片,但是預設不能不連續多行取值，下標同理
print('行索引取值##############')
print(df1['a':'a'])
# 取連續多行就是df1['a':'c']
高階索引(花式索引)
一般情況用於dataframe，這裡直接略過series
loc標籤索引
df1 = pd.dataframe(np.random.randint(10,50,(5,4)), index=list('abcde'),columns=list('abcd'))
# 取單行，型別是series
print(df1.loc['a'])
print(type(df1.loc['a']))
# 取連續多行，型別是dataframe
print(df1.loc['a':'c'])
# 如果沒有index索引就用下標，可以取連續多行連續多列
print(df1.loc['a':'d','a':'c'])
# 取不連續多行不連續多列
print(df1.loc[['a','c'],['a','c']])
iloc 位置索引
iloc是下標和lo用法一樣，但是下標索引左閉右開，loc是包括最後一位
# dataframe
print(df1.iloc[0:2, 0]) # 注意和df1.loc['a':'c', 'a']的區別
print(df1.loc['a':'c', 'a'])
ix 標籤與位置混合索引
博主使用的pandas 0.24.2版本已經棄用.ix了(warning但還能使用)，所以也就不寫了
增加資料12
增加一行資料
1.df1.loc[『d'] = [1,2,3,4,5] 2.df1.loc[『d'] = [np.random.randint(10,20)]
增加一列資料
df1.
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