pandas的读书报告：

Pandas简介：
表格容器 pandas 是基于NumPy 的一种工具，改工具是为了解决数据分析任务而创建的。
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

一、生成数据表 
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：

import numpy as np
import pandas as pd

2、导入CSV或者xlsx文件：

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))

   3、用pandas创建数据表：

df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], 
 "date":pd.date_range('20130102', periods=6),
  "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
 "age":[23,44,54,32,34,32],
 "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
  "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
  columns =['id','date','city','category','age','price'])

二、数据表清洗 

1、用数字0填充空值：

df.fillna(value=0)

2、使用列prince的均值对NA进行填充：

df['prince'].fillna(df['prince'].mean())

3、清楚city字段的字符空格：

df['city']=df['city'].map(str.strip)

4、大小写转换：

df['city']=df['city'].str.lower()

5、删除后出现的重复值：

df['city'].drop_duplicates()

6、数据替换：

df['city'].replace('sh', 'shanghai')

三、数据统计 
数据采样，计算标准差，协方差和相关系数 

1、简单的数据采样

df_inner.sample(n=3) 

2、手动设置采样权重

weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]
df_inner.sample(n=2, weights=weights) 

3、采样后不放回

df_inner.sample(n=6, replace=False) 

4、采样后放回

df_inner.sample(n=6, replace=True)

四、数据输出 

分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式 

1、写入Excel

df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc') 

2、写入到CSV

df_inner.to_csv('excel_to_python.csv')