由于自己是从R转Python，平时用惯了R对数据进行处理、转化等操作，如今过渡到Python上还有些许的不适应。但还是不得不感叹pandas的强大之处，一个库顶的上R中数个包合并在一起使用。
因为平时的使用比较杂，都是随用随查，所以在pandas库的使用上也是比较零碎，这里记录下分析一份数据，使用比较多的一些pandas的操作。
官方网站：http://pandas.pydata.org/
Cheat Sheet
首先粘贴下新手写码必备的cheatsheet：
数据读取
数据读取这部分非常不同于R，个人感觉非常便捷，并且使用起来也很顺手。读取csv 所使用的函数： read_csv， 其读取速度远远快过R中自带的函数 read.csv ，和data.table 包中 fread 有的一拼（虽然 fread 可能还是稍微快一点点），但pandas还有read_excel 这个函数可以直接读取 xls 与 xlsx 等类型的文件，这比R还需要调用一些包来读取快捷多了。
具体的一些操作如下，首先我们需要先将pandas库进行导入，通常操作都是as pd
import pandas as pd然后我们就可以进行csv文件的读取了！
1、read_csv
df = pd.read_csv('myfile.csv')这是最简单的读取方式，但是遇到很多奇奇怪怪的文件格式，就要修改其中的参数了。
1）encoding
编码问题，是MacOS、Lunix、Windows几个系统之间相互转化文件最容易出现的问题。通常，我们使用的编码是：utf-8，这样的编码在MacOS与Lunix系统中，通常是没有问题的，但是读取Windows中的文件一定要注意！，通常需要使用 encoding = mbcs 才能正常读取文件，Windows很多都是ANSI编码。
关于编码问题，这个网址有详细的说明：https://docs.python.org/3/library/codecs.html#standard-encodings
另外这里再说个关于转码的小技巧（当然可以使用Python，用 encoding = mbcs 进行读取，用 encoding = utf-8 进行存储）。这里对我们的文件（csv，txt等）用记事本打开，然后点击另存为，在下方有一个编码：，使用 UTF-8 或者 ANSI，总之是你目标的编码即可。
2）sep
默认我们的csv文件使用的是逗号分隔的，如果原本的数据不是csv格式，是用其它字符分隔的（例如空格），那我可以使用 sep = 其它分隔符号来进行修改。
3）header
另一个常用的参数是header =，函数默认是将文件的第一行作为每一列的列名，如果我们需要取消这个操作，也就是文件的第一行我们不令它变成列名，则需使用header = None。另外有个小技巧，就是原本我们的文件每一列有多个标题，我们可以设置一个list，比如：header = [0, 2]，那么就表示将文件中的这些行作为列标题，在中间的行将被忽略掉（本例中数据第1，3行将被作为多级标题出现，第2行数据将被丢弃，真正的数据从第4行开始）。
4）names
那如果我们需要自己来定义列名，就需要使用类似names = ['身高', '体重']的操作，同时注意需要使用header=None
5）index_col
有时候，我们也希望文件中的第一列内容，不做为index，而是重新使用0~(n-1)来作为新的index，可以使用 index_col = False 。但是使用时需要注意，这样做，会顶掉最后一列数据！使得读取进来直接少了一列数据。 解决的方法是：我们还是使用 read_csv 正常读取，然后对读取进来的 df，使用df = df.reset_index()，可以直接使0~(n-1)作为我们的index，也就是行名。
关于 read_csv 中的参数，自己用到的就介绍到这里，还有更多的参数，可以参考官方说明文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html
2、read_excel
df = pd.read_excel('myfile.xlsx', 'Sheet1')read_excel 的参数与前面的 read_csv 基本一致，就是要使用第二个参数，来指定读取的Sheet（通常默认都是'Sheet1'，但建议读取之前，还是先看看第一个Sheet的名称是什么）。