python有许多使用的工具包，pandas就是其中一种。笔者理解，pandas中的dataframe，series就是针对二维矩阵，一维数组进行数据清洗，排序，存储的数据结构工具。
下面从笔者着手的一个小项目说起。
例如，需要统计一些词在作弊审核过程中的准确性，挑出一些准确率高的词直接拒绝，准确率低的词剔除不用。
首先import pandas as pd
在该项目中，使用pandas做了三个工作，数据存储，数据筛选，数据排序及分析。
其一，数据存储。首先我们需要建立一个如下图的表格，存储如下信息：
其中，percision是该词的作弊准确率，sum是总体送审数，s2为拒绝数。将审核抽样样本download下来之后，统计每个词对应的审核通过数，拒绝数，一轮下来，，每个词对应的presicion就即可计算完毕。
通过
parray = pd.DataFrame(word_infodict.values(), columns=['word','s2','sum','persicion'])，就可建立一张dataframe列表，并通过to_csv函数存储在本地，就可以随时进行数据分析了。
其二，数据筛选
通过parray = pd.read_csv(sys.argv[1] , sep="\t", encoding='utf8')载入数据
筛选出准确率大于0.9的词语，加入拒绝项：
indexs_high = parray[(parray.percision >=0.9) &(parray.precision <= 1) &(parray.sum>=10) ]
准确率小于0.1的词语，加入排除项：
indexs_low = parray[(parray.percision >=0) &(parray.precision <= 0.1) &(parray.sum>=10) ]
然后整理precision属于[0.1 , 0.9]区间的词语，提高准确率。
indexs_mid= parray[(parray.percision >=0.1) &(parray.precision <= 0.9) &(parray.sum>=10) ]
其三，数据排序
对0.1-0.9区间的词语进行整理，根据召回量（sum),准确率（percision）进行排序，再选取word，content值进行review
psubn = indexs_mid.sort_values(by=['sum','percision'],ascending=False)
for index, item in psubn.iterrows():
print item['word'], item['contents']
这就是整个过程，项目初试牛刀，以后估计有更多的分享机会，谢谢！
