# encoding=utf-8 import pandas as pd from pylab import mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager #在数据挖掘前一个数据分析、筛选、清理的多功能工具 #将excel读取并转换为pandas的DataFrame #pd.read_csv读取CSV文件 #创建一个默认索引从0开始的Series s = pd.Series([1,2,3,4,5,6]) #创建一个自定义索引的数组，索引由index指定，和前面数组依次对应 s = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=['a','b','c','d','e','f']) #使用字典创建一个DataFrame，字典的Key会自动成为索引,一个Key默认对应一列数据 df1 = pd.DataFrame({'math':[1,2,3,4,5],'physic':[5,6,7,8,9]}) #提取头两行,参数指定从开始读取多少行 df1.head(2) #提取结尾数据,参数指定从结尾开始多少行 df1.tail(2) #生成从20180101开始的时间序列,默认增加单位是天 dates = pd.date_range('20180101',periods=10) #创建使用时间索引的Series s_date= pd.Series(range(10), index=dates) #取出从2018-01-01到2018-01-06的行数据 s_date['2018-01-01':'2018-01-06'] df_imdb = pd.read_csv('IMDB.csv') #查看数据基本信息 df_imdb.info() #选出一列 df_imdb.Title #相当于df_imdb['Title']