pandas的意思是熊猫。
一、读音：英 [ˈpændə]；美 [ˈpændə]
二、释义：大熊猫；大猫熊；小熊猫，小猫熊(产于亚洲，毛棕红色，尾巴粗长)。
三、用法：
1、The giant panda is one of the surviving ancient animals
译文：大熊猫是一种残存的古动物。
2、The giant panda is known as a national treasure of china
译文：熊猫是中国的国宝。
四、短语搭配：
panda diplomacy：熊猫外交
PANDA MAN：熊猫人 港台剧 名称
扩展资料：
类似的熊种的英语还有：black bear、polar bear
1、black bear
读音：英 [blæk beə(r)]；美 [blæk ber]
释义：黑熊
用法：Black bug bit a big black bear
译文：黑虫子咬了一只大黑熊。
2、polar bear
读音：英 [ˈpəʊlə beə(r)]；美 [ˈpoʊlər ber]
释义：北极熊；白熊
用法：The polar bear's white fur is a natural camouflage
译文：北极熊的白色毛皮是天然的保护色。
创建数据通过Python的zip构造出一元组组成的列表作为DataFrame的输入数据rec。
In [3]: import pandas as pd
In [4]: import random
In [5]: num = random.sample(xrange(10000, 1000000), 5)
In [6]: num
Out[6]: [244937, 132008, 278446, 613409, 799201]
In [8]: names = "hello the cruel world en".split()
In [9]: names
Out[9]: ['hello', 'the', 'cruel', 'world', 'en']
In [10]: rec = zip(names, num)
In [15]: data = pd.DataFrame(rec, columns = [u"姓名",u"业绩" ])
In [16]: data
Out[16]:
姓名 业绩
0hello 244937
1the 132008
2cruel 278446
3world 613409
4en 799201
DataFrame方法函数的第一个参数是数据源，第二个参数columns是输出数据表的表头，或者说是表格的字段名。
导出数据csv
Windows平台上的编码问题，我们可以先做个简单处理，是ipython-notebook支持utf8.
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf8")
接下来可以数据导出了。
In [31]: data
Out[31]:
姓名 业绩
0hello 244937
1the 132008
2cruel 278446
3world 613409
4en 799201
#在ipython-note里后加问号可查帮助，q退出帮助
In [32]: data.to_csv?
In [33]: data.to_csv("c:\\out.csv", index = True, header = [u"雇员", u"销售业绩"])
将data导出到out.csv文件里，index参数是指是否有主索引，header如果不指定则是以data里columns为头，如果指定则是以后边列表里的字符串为表头，但要注意的是header后的字符串列表的个数要和data里的columns字段个数相同。
可到c盘用Notepad++打开out.csv看看。
简单的数据分析
In [43]: data
Out[43]:
姓名 业绩
0hello 244937
1the 132008
2cruel 278446
3world 613409
4en 799201
#排序并取前三名
In [46]: Sorted = data.sort([u"业绩"], ascending=False)
Sorted.head(3)
Out[46]:
姓名 业绩
4en 799201
3world 613409
2cruel 278446
图形输出
In [71]: import matplotlib.pyplot as plt
#使ipython-notebook支持matplotlib绘图
%matplotlib inline
In [74]: df = data
#绘图
df[u"业绩"].plot()
MaxValue = df[u"业绩"].max()
MaxName = df[u"姓名"][df[u"业绩"] == df[u"业绩"].max()].values
Text = str(MaxValue) + " - " + MaxName
#给图添加文本标注
plt.annotate(Text, xy=(1, MaxValue), xytext=(8, 0), xycoords=('axes fraction', 'data'), textcoords='offset points')
如果注释掉plt.annotate这行
