上兩篇介紹了numpy、scipy的簡單使用，下面再介紹一個機器學習中經常使用的python庫-pandas。
Pandas提供了一套名為DataFrame的數據結構，比較契合統計分析中的表結構，並且提供了計算接口，可用Numpy或其它方式進行計算。
下面看看其簡單使用：
#encoding=utf8
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
print(s)
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
print(dates)
#創建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
print(df)
#通過字典創建DataFrame
f2 = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
'B' : pd.Timestamp('20130102'),
'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
'F' : 'foo' })
print(f2)
#探索數據
print("前五行：",df.head())
print("後三行：",df.tail(3))
print("index: ",df.index)
print("columns: ",df.columns)
print("values: ",df.values)
print("describe: ",df.describe())
print("轉置：",df.T)
print("按照axis排列：",df.sort_index(axis=0, ascending=False))
print("按照某列排序：",df.sort_values(by='B'))
print("刪除nan：",s.dropna(how='any'))
print("填充nan值：",s.fillna(0))
總之pandas是一個強大的庫，它的複雜用法，還需我們後面通過實踐不斷探索。
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