机器学习中常用的高级数据结构和数据分析包工具——pandas
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现在有一个csv文件，内部数据为：
使用pandas.read_cvs来读取cvs文件数据，其中food_info为DataFrame类型，这个是pandas的核心结构,food_info.dtypes可以看出来从文件中读取出来数据的类型，其中object为字符型
显示读取的数据，从头开始显示，和从尾开始显示
head（3）为重头开始显示3行，如果不指定显示几行那么默认显示五行，tail为从尾部开始显示，如果不指定则默认显示5行
也可以通过函数loc来获取指定行的数据
获取第三行数据，当然取数据也可以通过切片的方式来获取数据
通过切片获取第3行到第7行的数据，也可以取指定的多行，通过列表的方式指定索引，指定所要取的第几行
上面的读取是从行的角度，还可以从列的角度来读取一列数据，通过列名，DataFrame默认文件中最上面的一行为列名
可以看出通过列名NDB_No获取到了该列的数据，如果指获取一个列那么就只需要一个列明，如果想要获取多个列那么就可以通过列表传递多个列名，获取多个列的数据
获取所有列中单位以mg为单位的列
程序思想是，获取所有的列名，然后遍历，看哪一个是以mg结尾的，哪个是
food_info.columns.tolist()为获取所有的列名封装成一个列表
获取到列数据之后，除以一个数等于列中所有数据除以这个数，返回一个新的列
加减乘除一个数就是这个列的所有数据同时加减乘除这个数
两个相同样本维度的列相乘等于对应位置的相乘
两个相同样本维度的列的加减乘除等于对应位置的加减乘除
添加一个新的列，方法就是DataFrame[新列名]=列
上面可以看出我们添加了一个列名为37的列，其内容是Icon和Icon1这两个列的乘积，可以看出新的列添加完成之后，该DataFrame的列为37比之前的36多了一列
可以通过max（）和min（）方法，求出当前列的最值
排序
使用sort_values进行指定列的从小到大的排序，其中第一个参数为所要排序的列。第二个参数为inplace=“true”这个意思是排序之后的结果是否保存到当前的DataFrame中，默认为false，如果设置为true那就是保存到当前的DataFrame中，所以我们可以直接输出food_info看到排序之后的结果
默认是从小到大的排序，可以通过增加参数ascending=False来实现
ascending=False写的时候写成ascending=“False”没有效果，所以这种真假以后就全用首字母大写，且不加引号
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