pandas数据结构
Series数据
DataFrame数据
索引对象
pandas索引操作
重新索引
更换索引
索引和选取(iloc,loc,ix)
操作行和列
pandas数据运算
算术运算
函数应用和映射
排序
汇总与统计
唯一值和值计数
在数据分析实战中，常常会对数据进行较复杂的数据运算，这时需要定义函数。定义好的函数可以应用到pandas数据中，其中有三种方法：map函数，将函数套用在Series的每个元素中；apply函数，将函数套用到DataFrame的行与列上；applymap函数，将函数套用到DataFrame的每个元素上
层次化索引
算层次化索引
重排分级顺序
汇总统计
pandas可视化
线形图
柱状图
直方图和密度图
散点图
综合案例：小费数据集
数据分析的流程通常情况下分为五步。第一步：收集数据，在这步中，需要对收集的数据有一定的认知，各字段的含义和背景知识都要有着足够的理解；第二步：定义问题，根据各自的行业和业务知识，对数据定义多个待解决的问题；第三步：数据清洗与整理，由于各种问题，获取的数据不够干净，需通过各种手段对数据进行清洗与整理，以便得到准确的分析结果；第四步：数据探索，通过可视化等手段，对数据进行分析和探索，得出结论；第五步：数据展示，这部分用于输出，或撰写数据分析报告、或汇报给上级、或绘制PPT。