初期的时候，可能会先从实例入手，而不是先把所有先备命令学一遍，但下面这几个命令还是经常用的，如果被很长的tutorial吓跑，可以先敲一遍这些命令。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

用dict建立Dataframe

# DataFrame by dict
df2 = pd.DataFrame({'A' : 1.,
                   'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                   'C' : pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
                   'D' : np.array([3]*4, dtype='int32'),
                   'E' : pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
                   'F' : 'foo'})
df2

生成随机数的矩阵 np.random.randn(6,4)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index = dates, columns = list('ABCD'))
df

对某一列降序排列

df.sort_values(by=['B'], ascending=False)

按index范围取某几行

print df['2013-01-01':'2013-01-04']

print dates
print df.loc[dates[1]]

取某几行几列

df.loc['20130101':'20130103' , ['A','B']]

选择符合某条件的行列

df[df.A>0]

对Null值进行 查找，删除，替换

df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns)+['E'])
df1.loc[dates[0]:dates[1], 'E'] = 1
df1

DataFrame减去序列

# 每一行减去同样的值
print df
print s
df.sub(s, axis='index')

# 每一列减去同样的值
print df
df.sub([1,2,3,4], axis='columns')

Apply：对数据应用函数

# 每一列 最大值－最小值
df.apply(lambda x: x.max()-x.min())

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