Pandas操作的一些注意事項
- 從DataFrame中選取的列是數據的視圖而不是拷貝，因此對該列的操作會映射到DataFrame中。如果需要複製，需要顯式的調用copy()方法。
- 如果嵌套字典被賦值給DataFrame，pandas會將鍵作爲列索引，內部字典的鍵作爲行索引。如果行索引未指定，則爲0,1,2。
- drop會默認按照行標籤進行刪除（即，axis=0），inplace=True時會清除被刪除的數據。
- DataFrame[:2]選擇的是列，注意與下一條的不同；在廣播機制中同樣按照列進行匹配，按行進行廣播，需要修改則令axis=0；各種函數時也是在列上進行操作。
- loc[[index標籤],[columns標籤]]和iloc[[行整數標籤],[列整數標籤]],爲了保證語義一致性，在有軸索引爲整數索引時，請避免使用loc。
Numpy操作的一些注意事項
- 注意！Numpy底層由C語言構建，而且存儲在連續的內存塊上，所以數據佔用內存小，操作速度快。
- 在用astype()方法對string數據進行轉換時務必注意，numpy不會給出數據修正的提示。
- numpy中的切片也是源數據的視圖而不是拷貝。
- 標量的賦值同樣會觸發廣播機制。
- 多維數據的切片默認按行進行切片，類比pandas中的iloc
- 當使用bool選擇數據時，例如array[names==‘Bob’],其中names爲數組，如果發生錯誤，numpy不會報錯，所以使用時務必保證bool數組與數組長度一致。
- and和or對Bool數組無用，請使用&或者|
- 神奇索引arr[[1,2],[3,4]]類比iloc，返回的是數據的複製對象，arr[1,3]索引返回的是數據的視圖。
- 善用np.where(cond,x,y)代替條件判斷