用python做数据分析4|pandas库介绍之DataFrame基本操作
代码中用到NumPy、Pandas和Matplotlib库，不熟悉的可以通过如下链接学习。
NumPy: http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial
Pandas: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/tutorials.html
Matplotlib: http://matplotlib.org/users/beginner.html
一、通常遇到缺值的情况，我们会有几种常见的处理方式：
如果缺值的样本占总数比例极高，我们可能就直接舍弃了，作为特征加入的话，可能反倒带入noise，影响最后的结果了
如果缺值的样本适中，而该属性非连续值特征属性(比如说类目属性)，那就把NaN作为一个新类别，加到类别特征中
如果缺值的样本适中，而该属性为连续值特征属性，有时候我们会考虑给定一个step(比如这里的age，我们可以考虑每隔2/3岁为一个步长)，然后把它离散化，之后把NaN作为一个type加到属性类目中。
有些情况下，缺失的值个数并不是特别多，那我们也可以试着根据已有的值，拟合一下数据，补充上。
二、所谓scaling，其实就是将一些变化幅度较大的特征化到[-1,1]之内。
Age和Fare两个属性，乘客的数值幅度变化，也忒大了吧！！如果大家了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性值之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害值！甚至不收敛！ (╬▔皿▔)…所以我们先用scikit-learn里面的preprocessing模块对这俩货做一个scaling，
三、回归问题的评价测度
对于分类问题，评价测度（evaluation metrics）是准确率，但这种方法不适用于回归问题。常用的针对线性回归的测度：1）平均绝对误差（MAE）；2）均方误差（MSE）；3）均方根误差（RMSE）
四、Pandas中进行数据类型转换有三种基本方法：
使用astype()函数进行强制类型转换
自定义函数进行数据类型转换
使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime()
五、numpy的ravel( 改变原始 ) 和 flatten( 不改变原始 )函数
首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维）。这点从两个单词的意也可以看出来，ravel(散开，解开)，flatten（变平）。两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view）
numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。
六、 np.split(data, (4,), axis=1) split(数据，分割位置，轴=1（水平分割） or 0（垂直分割）)。
七、将x 变成了矩阵 z 的行向量，y 变成了矩阵 s 的列向量。
z,s = np.meshgrid(x,y)#将两个一维数组变为二维矩阵
八、scikit-learn的决策树类型主要是来源于sklearn.tree，主要分为决策树分类DecisionTreeClassifier和决策树回归模型DecisionTreeRegressor。
决策树(Decision tree,DT)算法笔记(一)-Python
九、
