最近小爬我为了提升数据分析这块儿的技能，学习了pandas库作者Wes Mckinney的数据分析经典书籍《利用Python进行数据分析》，受益良多！里面涉及到Python语言基础、还有编程利器Ipython、Jupyter notebook的使用小技巧，数组分析工具Numpy以及pandas的基础入门和深入知识，甚至还包含绘图与可视化的相关知识。在学习过程中，小爬深刻感受到：工欲善其事必先利其器。有了好的工具加持，数据分析不再是难事！
小爬先说说之前不知道但在该书中提到的Ipython的一些技巧：
1、Tab补全
相较于标准python命令行，Ipython的提升之一就是tab补全功能。当在命令行输入表达式时，按下Tab键即可为任意变量（对象、函数等）搜索命名空间，与当前已输入的字符进行匹配：
Tab补全 在其他很多上下文场景中也有用。当输入任意路径时，按下Tab键将补全你的计算机文件系统中匹配你输入内容的值：
2、内省
在一个变量名的前后使用问号（?）可以显示一些关于该对象的重要信息：
比如我们想知道print函数的用法，就可以这样操作：
假设有这么一个函数：
使用双问号甚至可以显示函数的源代码：
3、%run命令
可以在Ipython会话中使用%run命令运行任意的python程序文件，如：
4、中断运行中的代码
在任意代码运行时按下Ctrl-C，无论脚本运行到哪一步，都会引起keyboardInterrupt。除了一些特殊情况，这导致所有的python程序立即停止运行。
5、Ipython的常见快捷键
- Ctrl-P 或上箭头键 后向搜索命令历史中以当前输入的文本开头的命令
- Ctrl-N 或下箭头键 前向搜索命令历史中以当前输入的文本开头的命令
- Ctrl-R 按行读取的反向历史搜索（部分匹配）
- Ctrl-Shift-v 从剪贴板粘贴文本
- Ctrl-C 中止当前正在执行的代码
- Ctrl-A 将光标移动到行首
- Ctrl-E 将光标移动到行尾
- Ctrl-K 删除从光标开始至行尾的文本
- Ctrl-U 清除当前行的所有文本译注12
- Ctrl-F 将光标向前移动一个字符
- Ctrl-b 将光标向后移动一个字符
- Ctrl-L 清屏
小爬再来说说Pandas，它所包含的数据结构和数据处理工具的设计使得在python中进行数据清洗和分析异常方便和快捷。
我们一般这样导入Pandas：
import pandas as pd
pandas中有两个非常有名的类Series Dataframe，如果只想导入这两个类，可以这样：
from pandas import Series,Dataframe
1、Series
Series是一维数组对象，它包含一个值序列，并且含数据标签，称为索引（Index）：
我们可以通过values属性和Index属性分别获得Series对象的值和索引：
我们可以基于条件查找特定值：
它也可以逐元素进行简单运算：
我们还可以这样作逻辑判断：
我们甚至可以根据python字典快速生成一个Series对象：
我们还可以用一个列表对象当成参数传给series对象当作索引（元素个数必须一致）
Series的索引可以通过按位置赋值的方式进行改变：
2、Dataframe
Dataframe表示的是矩阵的数据表，它包含已排序的列集合，每一列可以是不同的值类型，这跟我们熟悉的excel工作表太像了，所以很多原本用Excel来作的数据分析就可以使用Dataframe来处理，毕竟它的运算速度堪比数据库sql语句，比一般的excel计算快不少。
我们有多种方法去创建DataFrame，最常用的方法是利用包含等长度列表或Numpy数组的字典来生成DataFrame，产生的DataFrame会自动为Series分配索引，并且列会按照排序的顺序排列：
对于大型DataFrame，head方法将会只选出头部的五行：
我们可以指定DataFrame的索引：
DataFrame中的一列，可以将字典型标记或属性那样检索为Series：
我们也可以用df[字段名]表示法：
del方法可以用于移除之前新建的列：
mark，后续会再记录更多的pandas使用心得，并应用到实际的项目中！