数据处理：(主要使用的模块为：pandas、numpy)
1.数据的存在形式：文件和数据库
文件的存在形式分为：Csv(用，分割列的文本)，Excel，Txt
（1）read_table导入文本文件
read_table(file,names=[列名]，sep="",encoding)
names列名，默认为文件的第一行作为列名
sep分隔符，默认为空，表示默认导入为一列
encoding文件编码，导入中文时设置utf-8
（2）read_excel导入Excel文件
read_excel(file,sheetname,header)
sheetname列名
（3）read_csv导入csv文件
read_csv(file,encoding)
2.数据的导出
（1）to_csv(filepath,sep,index = True,header = True)
3.缺失数据的处理
（1）数据补齐
（2）删除对应的缺失行
（3）不处理
1.dropna函数：去除数据结构中值为空的数据
使用方法：df = read_csv()
new_df = df.dropna()
2.strip函数：清除字符型数据左右的空格
使用方法：new_name = df["name"].str.strip()
3.字段抽取：根据已知列数据的开始结束位置，抽取新的列
slice函数：字段截取函数slice(start,end)
4.split函数：按固定的字符，拆分已有的字符串
split(sep,n,expand = False)
sep:用于分割的字符串
n: 分割为多少列
expand：是否展开为数据框，默认为False
如果expand为True，返回DataFrame，如果为False，返回Series
5.记录抽取
1.比较运算：df[df.comments > 10000]
2.范围运算：between(left,right)
df[df.comments.between(100,1000)]
3.空值匹配：pandas.isnull(column)
df[pandas.isnull(df.title)]
4.字符匹配：str.contains(patten,na = False)
df[df.title.contains('台电',na = False)]
5.逻辑运算：与或非&，|，not
4.随机抽样
随机抽样函数：numpy.random.randint(start,end,num)
5.记录合并：concat([dataFrame1,dataFrame2,....]) -->之前的爬取nba球员信息就可以这样合并
将两个数据结构相同的数据框，合并成一个数据框
dataFrame1,dataFrame2,为数据框
返回值：数据框
6.字段合并：将同一个数据框中的不同列，进行合并，形成新的列
直接使用"+"：
条件：列数得一样，得是字符型的数据
返回序列
7.字段匹配：不同结构的数据框，按照一定的条件进行合并
merge(x,y,left_on,right_on)
x：第一个数据框
y：第二个数据框
left_on:第一个数据框用于匹配的列
right_on:第二个数据框用于匹配的列
返回值：DataFrame
8.简单的计算：
9.数据标准化：数据按比例缩放，使之落到特定的区间
x* = x - min/ max - min
10.数据分组：按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间来进行研究
cut(series,bins,right = True,labels = Null)
series：需要分组的数据
bins：分组的划分数组 -->例如 bins = [min(df.cost)-1,20,40,60,max(df.cost)+1]
right：分组的时候，右边是否闭合（默认闭合）
labels：分组的自定义标签 --> 例如 labels = ["20以下"，"20到40"....]
11.日期转换：date = to_datetime(dateString,format)
format = "%y/%m/%d" %H小时，%M分钟，%S秒
12.日期格式化：日期型的数据，按照给定的格式，转为字符型的数据
apply(lambda x:处理逻辑)
datetime.strftime(x,format)
13.日期抽取：datetime列.dt.property
df_dt = to_datetime(df.time,format= "%y/%m/%d")
df_dt.dt.year显示年份
df_dt.dt.month显示月份