Python
Pandas

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这里主要介绍下，在DataFrame中一些筛选的操作，常用的有下面这些

熟练掌握上面的几个方法，操作DataFrame应该就足够了

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import pandas as pd
import numpy as np
d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
print('原始数据：\n',df)
print('index 为a的数据：\n',df.loc['a'])
print('index下标为2的数据：\n', df.iloc[2])

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DataFrame是2维的标签数组，可以把他当成电子表格（Excel），数据库里的表，a dict of Series。
DataFrame初始化，也可以有不同的输入，

在Series中呢，我们有一个index的概念，在DataFrame中，我们除了index，还有一个columns的概念
index：行标签
columns：列标签

DataFrame初始化

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class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

我们看到，这里有data，index，columns
我们可以只初始化data，其他都默认

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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5))
print(df)

我们看到，index，依然是下标从0开始，columns呢，也是从0开始的
我们可以，初始化index，和columns

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df = pd.DataFrame(np.random.randn(5),index=['i1','i2','i3','i4','i5'],
                  columns=['a'])

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要学习pandas了，，看官网上的资料还是很多的，就根据找到的资料简单总结下吧。
这里也有很多同学分享的资料，这里都整理下，按照自己的理解整理下。

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这里的主要内容，参考官方教程：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#dsintro
pandas里面有3个基本的数据结构，

我们可以把Series，理解成一维数组，但是又和常规的一维数组不太一样。
Series是一维的标签数组，可以存储任意的数据类型（integers，strings，floating point numbers，Python objs，etc.)
这里为什么是标签数组呢？因为他多了一个轴的概念，类似索引，我们往下看下就知道了。

Series初始化

引入必要的类

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import pandas as pd
import numpy as np

基本初始化语法：

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s = pd.Series(data, index=index)

这个data，就是我们要初始化的数据，index，就是那个标签了，即索引
data呢，常规可以为：

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昨天学习了下堆叠条形图，刚刚看到个类似的教程，说的是，在堆叠条中按值进行排序，挺有意思的。

又学习到了一招，简单分享下。

按值在堆叠条中对段进行排序

我们先实现一个简单的堆叠条，

• 使用维度：地区、类别
• 使用度量：销售额

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昨天在看水足迹那个可视化题目的时候，就想做一个堆叠条形图，但是发现只有一个维度，怎么也拖不出来，后来改了下数据源，成功实现了。今天搜到个例子，发现了解决办法，只能说明，还是对Tableau不熟啊，没有能领悟Tableau的内涵。

堆叠条形图

教程中介绍了2种方法，我们都来实践一下。这里面，最大的收获，就是原来那个“度量名称”和“度量值”是可以拖拽过去使用的，我也是醉了，这个操作得好好研究下，理解下Tableau的机制。

这里的度量名称，应该就是所有度量的一个集合；度量值应该就是“度量名称”集合中选定的度量。

这里我们就用 http://www.makeovermonday.co.uk/ 上的数据