pandas模块是python用于数据导入及数据整理的模块，对于数据分析、数据挖掘等前期数据处理工作十分有用。
pandas模块有两个主要的数据结构对象：Series和Dataframe。Series对象是序列，类似一维数组，同时带有标签和索引，像python的字典结构。Dataframe对象则相当于一张二维表格，类似二维数组，像数据库中的表。
分析excel数据，主要使用Dataframe对象。
1. 读取Excel文件
方法一：默认读取第一个表单（Sheet）
excelFile = r'D:XSa.xls' #文件path df = pandas.Dataframe(pandas.read_excel(excelFile))
方法二：通过指定表单（Sheet）的方式来读取
excelFile = r'D:XSa.xls' df = pandas.Dataframe(pandas.read_excel(excelFile,sheet_name = '淘宝201807')) #多一个sheet_name
2. 读取指定的行列
df[col]: 根据列名，并以Series的形式返回列
例如：df1 = df[ ['宝贝标题'] ]
df[ [col1,col2] ]: 以表格数据形式返回多列
例如：df1 = df[ [ '宝贝标题','买家实际支付金额'] ]
df.iloc[0,:] ：返回第一行（以列形式返回Excel表格第一行数据）
df.iloc[0,0] ：返回第一行第一列单元格数据
读取指定的多行，例如10行
df1 = df.ix[[1,10]].value
默认读取前5行
df1 = df.head()
3. 数据清理
对excel的数据清理，包括重命名列名、判断空值、删除包含空值的行和列、替换空值等。
df.columns = ['a','b','c']：重命名列名
例如：将“买家会员名”“买家实际支付金额”重命名为“会员名”“消费金额”，代码如下
df1 = df[['买家会员名','买家实际支付金额']] df1.columns = ['会员名','消费金额']
pandas.isnull() ：检查Dataframe对象中的空值，并返回一个Boolean数组
例如，检查“联系手机”一列是否有空值，代码如下：
df1 = df[['联系手机']] a = pandas.isnull(df1)
df.dropna()：删除所有包含空值的列
例如：print(df.dropna(axis = 0))
df.dropna(axis = 1) ：删除所有包含空值的列
例如：print(df1.dropna(axis = 1))
df.fillna(x)：用x替换Dataframe对象中所有的空值
例如：将联系手机为空的手机号替换成 18888888888
df['联系手机'] = df['联系手机'].fillna(18888888888)
