利用Pandas进行高效数据索引与分析

理论部分

• 熟练掌握多种单层索引方式及其异同
• 掌握和理解多级索引操作
• 熟悉常用索引设定方法及其区别
• 掌握索引函数、去重函数和抽样函数

练习部分

• UFO数据集分析
• 口袋妖怪数据集分析
  一、单级索引

1. loc方法、iloc方法、[]操作符
   最常用的索引方法可能就是这三类，其中iloc表示位置索引，loc表示标签索引，[]也具有很大的便利性，各有特点
   （a）loc方法（注意：所有在loc中使用的切片全部包含右端点！）
   ① 单行索引：
   
   
   
   【练习一】 现有一份关于UFO的数据集，请解决下列问题：
   （a）在所有被观测时间超过60s的时间中，哪个形状最多？ （b）对经纬度进行划分：-180°至180°以30°为一个划分，-90°至90°以18°为一个划分，请问哪个区域中报告的UFO事件数量最多？
2. 问题
   【问题一】 如何更改列或行的顺序？如何交换奇偶行（列）的顺序？
   【问题二】 如果要选出DataFrame的某个子集，请给出尽可能多的方法实现。
   【问题三】 query函数比其他索引方法的速度更慢吗？在什么场合使用什么索引最高效？
   【问题四】 单级索引能使用Slice对象吗？能的话怎么使用，请给出一个例子。¶
   【问题五】 如何快速找出某一列的缺失值所在索引？
   【问题六】 索引设定中的所有方法分别适用于哪些场合？怎么直接把某个DataFrame的索引换成任意给定同长度的索引？
   【问题七】 多级索引有什么适用场合？
   【问题八】 什么时候需要重复元素处理？
   具体的操作步骤见我的下载中心，有关于索引的代码文件