第二课：十分钟搞定Pandas
【十分钟搞定Pandas】
本文是对Pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。
习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包：
一、创建对象
可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。
1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引：
2、通过传递一个numpy
array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame：
3、通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个DataFrame：
4、查看不同列的数据类型：
2、 显示索引、列和底层的numpy数据：
3、 describe()函数对于数据的快速统计汇总：
4、 对数据的转置：
5、 按轴进行排序
6、 按值进行排序
三、选择
虽 虽然标准的Python/Numpy的选择和设置表达式都能够直接派上用场，但是作为工程使用的代码，我们推荐使用经过优化的pandas数据访问方式： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix详情请参阅Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。
l 获取
1、 选择一个单独的列，这将会返回一个Series，等同于df.A：
2、 通过[]进行选择，这将会对行进行切片
l 通过标签选择
1、 使用标签来获取一个交叉的区域
2、 通过标签来在多个轴上进行选择
3、 标签切片
4、 对于返回的对象进行维度缩减
5、 获取一个标量
6、 快速访问一个标量（与上一个方法等价）
l 通过位置选择
1、 通过传递数值进行位置选择（选择的是行）
2、 通过数值进行切片，与numpy/python中的情况类似
3、 通过指定一个位置的列表，与numpy/python中的情况类似
4、 对行进行切片
5、 对列进行切片
6、 获取特定的值
l 布尔索引
1、 使用一个单独列的值来选择数据：
2、 使用where操作来选择数据：
3、 使用isin()方法来过滤：
l 设置
1、 设置一个新的列：
2、 通过标签设置新的值：
3、 通过位置设置新的值：
4、 通过一个numpy数组设置一组新值：
5、 通过where操作来设置新的值，设置所有>0的值，取反值：
1、 reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝：
2、 去掉包含缺失值的行：
3、 对缺失值进行填充：
4、 对数据进行布尔填充：