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Pandas-时间序列基础
1、pandas通常是用于处理成组日期的，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列，to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。
2、时间序列分析 编辑 时间序列分析（Time series ***ysis）是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。
3、在Python的时间序列分析库中，时间序列timeline的常见参数包括： data：表示时间序列数据，可以是一个数组、DataFrame、Series等数据结构。 index：时间序列的索引，表示每个观测值对应的时间点。
Python+Pandas入门2——导出csv
1、encoding ： string， optional 编码：字符串，可选 表示在输出文件中使用的编码的字符串，Python 2上默认为“ASCII”和Python 3上默认为“UTF-8”。
2、df.tocsv（filename）。在此平台中df.tocsv（filename）为导出csv文使用的命令，pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。
3、安装pandas库 在Python中使用pandas库前，需要先安装该库。可以通过pip命令进行安装，命令如下：```pipinstallpandas ```读取csv文件 读取csv文件需要用到pandas库中的read_csv（）函数。
4、函数应用和映射 numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象：另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。
5、***设：你的表格叫test.xlsx，有一个表叫Sheet1，在读取的时候跳过第一行，使用列1和2，就可以用以下的方法，再转换成数组即可。
Pandas入门教程
1、运算中设置 fill_value 可以让表中缺失的数据被 fill_value 代替。当一个 Series 和一个 DataFrame 相加时，pandas 会默认 Series 是一行，并把它广播到其它行。Series 的 index 会被对应到 DataFrame 的列上，并对齐。
2、课程学习： Pandas 数据处理基础入门 除了直接填充值，我们还可以通过参数，将缺失值前面或者后面的值填充给相应的缺失值。
3、我们可以将Pandas中的.str（）方法与NumPy的np.where函数相结合，np.where函数是Excel的IF（）宏的矢量化形式，它的语法如下：如果condition条件为真，则执行then，否则执行else。
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