# encoding=utf-8
import pandas as pd
from pylab import mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
#在数据挖掘前一个数据分析、筛选、清理的多功能工具
#将excel读取并转换为pandas的DataFrame
#pd.read_csv读取CSV文件
#创建一个默认索引从0开始的Series
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6])
#创建一个自定义索引的数组，索引由index指定，和前面数组依次对应
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=['a','b','c','d','e','f'])
#使用字典创建一个DataFrame，字典的Key会自动成为索引,一个Key默认对应一列数据
df1 = pd.DataFrame({'math':[1,2,3,4,5],'physic':[5,6,7,8,9]})
#提取头两行,参数指定从开始读取多少行
df1.head(2)
#提取结尾数据,参数指定从结尾开始多少行
df1.tail(2)
#生成从20180101开始的时间序列,默认增加单位是天
dates = pd.date_range('20180101',periods=10)
#创建使用时间索引的Series
s_date= pd.Series(range(10), index=dates)
#取出从2018-01-01到2018-01-06的行数据
s_date['2018-01-01':'2018-01-06']
df_imdb = pd.read_csv('IMDB.csv')
#查看数据基本信息
df_imdb.info()
#选出一列
df_imdb.Title #相当于df_imdb['Title']
