动手学数据分析 -- Task02_2
复习：数据分析的第一步，加载数据我们已经学习完毕了。当数据展现在我们面前的时候，我们所要做的第一步就是认识他，今天我们要学习的就是了解字段含义以及初步观察数据。
1 第一章：数据载入及初步观察
1.4 知道你的数据叫什么
我们学习pandas的基础操作，那么上一节通过pandas加载之后的数据，其数据类型是什么呢？
开始前导入numpy和pandas
import numpy as np
import pandas as pd
1.4.1 任务一：pandas中有两个数据类型DateFrame和Series，通过查找简单了解他们。然后自己写一个关于这两个数据类型的小例子🌰[开放题]
#写入代码
s = pd.Series(np.random.randn(5), index = ['1', '2', '3', '4', '5'])
s = pd.Series({'b': 1, 'a': 0, 'c': 2})
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)
#我们举的例子
sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
example_1 = pd.Series(sdata)
example_1
#我们举的例子
data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada', 'Nevada'],
'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
example_2 = pd.DataFrame(data)
example_2
1.4.2 任务二：根据上节课的方法载入"train.csv"文件
#写入代码
df = pd.read_csv('train.csv')
也可以加载上一节课保存的"train_chinese.csv"文件。通过翻译版train_chinese.csv熟悉了这个数据集，然后我们对trian.csv来进行操作
1.4.3 任务三：查看DataFrame数据的每列的名称
#写入代码
df.columns
1.4.4任务四：查看"Cabin"这列的所有值[有多种方法]
#写入代码
df.Cabin
#写入代码
df['Cabin'] # Series类型
df[['Cabin']] # DataFrame类型
1.4.5 任务五：加载文件"test_1.csv"，然后对比"train.csv"，看看有哪些多出的列，然后将多出的列删除
经过我们的观察发现一个测试集test_1.csv有一列是多余的，我们需要将这个多余的列删去
#写入代码
test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')
del test_1['a']
#写入代码
test_1.pop('a')
【思考】还有其他的删除多余的列的方式吗？
# 思考回答
test_1.drop(['a'], axis=1, inplace = True)
1.4.6 任务六： 将['PassengerId','Name','Age','Ticket']这几个列元素隐藏，只观察其他几个列元素
#写入代码
test_1.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'], axis = 1)
【思考】对比任务五和任务六，是不是使用了不一样的方法(函数)，如果使用一样的函数如何完成上面的不同的要求呢？
【思考回答】
如果想要完全的删除你的数据结构，使用inplace=True，因为使用inplace就将原数据覆盖了，所以这里没有用
1.5 筛选的逻辑
表格数据中，最重要的一个功能就是要具有可筛选的能力，选出我所需要的信息，丢弃无用的信息。
下面我们还是用实战来学习pandas这个功能。
1.5.1 任务一： 我们以"Age"为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息。
#写入代码
test_1[test_1['Age'] < 10]
1.5.2 任务二： 以"Age"为条件，将年龄在10岁以上和50岁以下的乘客信息显示出来，并将这个数据命名为midage
#写入代码
midage = test_1[(test_1['Age'] > 10) & (test_1['Age'] < 50)]
midage1 = test_1[(test_1['Age'] > 10) | (test_1['Age'] < 50)]
【提示】了解pandas的条件筛选方式以及如何使用交集和并集操作
1.5.3 任务三：将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数据显示出来
#写入代码
midage.loc[[100], ['Pclass', 'Sex']]
【提示】在抽取数据中，我们希望数据的相对顺序保持不变，用什么函数可以达到这个效果呢？
1.5.4 任务四：使用loc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来
#写入代码
midage1.loc[[100, 105, 108], ['Pclass', 'Sex', 'Name']]
1.5.5 任务五：使用iloc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来
#写入代码
midage1.iloc[[100, 105, 108], [3, 4, 5]]
【思考】对比iloc和loc的异同
