简介
今天我们会讲解一下pandas的高级教程，包括读写文件、选取子集和图形表示等。
读写文件
数据处理的一个关键步骤就是读取文件进行分析，然后将分析处理结果再次写入文件。
pandas支持多种文件格式的读取和写入：
接下来我们会以pandas官网提供的titanic.csv为例来讲解pandas的使用。
titanic.csv提供了800多个泰坦利特号上乘客的信息，是一个891 rows x 12 columns的矩阵。
我们使用pandas来读取这个csv：
read_csv方法会将csv文件转换成为pandas 的<code>dataframe</code>。
默认情况下我们直接使用df变量，会默认展示前5行和后5行数据：
可以使用head(n)和tail(n)来指定特定的行数：
使用dtypes可以查看每一列的数据类型：
使用to_excel可以将df转换为excel文件，使用read_excel可以再次读取excel文件：
使用info()可以来对df进行一个初步的统计：
df的选择
df的head或者tail方法只能显示所有的列数据，下面的方法可以选择特定的列数据。
每一列都是一个series：
还可以多选：
如果选择多列的话，返回的结果就是一个df类型：
上面我们讲到了怎么选择列数据，下面我们来看看怎么选择行数据：
选择客户年龄大于35岁的：
使用isin选择pclass在2和3的所有客户：
上面的isin等于：
筛选age不是空的：
我们可以同时选择行和列。
使用loc和iloc可以进行行和列的选择，他们两者的区别是loc是使用名字进行选择，iloc是使用数字进行选择。
选择age>35的乘客名：
loc中第一个值表示行选择，第二个值表示列选择。
使用iloc进行选择：
使用plots作图
怎么将df转换成为多样化的图形展示呢？
要想在命令行中使用matplotlib作图，那么需要启动ipython的qt环境：
直接使用plot来展示一下上面我们读取的乘客信息：
横坐标就是df中的index，列坐标是各个列的名字。注意上面的列只展示的是数值类型的。
我们只展示age信息：
默认的是柱状图，我们可以转换图形的形式，比如点图：
选择数据中的passengerid作为x轴，age作为y轴：
除了散点图，还支持很多其他的图像：
再看一个box图：
可以看到，乘客的年龄大多集中在20-40岁之间。
还可以将选择的多列分别作图展示：
指定特定的列：
还可以先画图，然后填充：
先画一个空的图，然后对其进行填充：
使用现有的列创建新的列
有时候，我们需要对现有的列进行变换，以得到新的列，比如我们想添加一个age2列，它的值是age列+10，则可以这样：
还可以对列进行重命名：
列名转换为小写：
进行统计
我们来统计下乘客的平均年龄：
选择中位数：
更多信息：
使用agg指定特定的聚合方法：
可以使用groupby：
groupby所有的列：
groupby之后还可以选择特定的列：
可以分类进行count：
上面等同于：
df重组
可以根据某列进行排序：
根据多列排序：
选择特定的行和列数据，下面的例子我们将会选择性别为女性的部分数据：
使用pivot可以进行轴的转换：
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