如何在电脑上打开python python怎么弄成中文？
python怎么弄成中文？
步骤/
简单的方法直接点击电脑上的开始菜单，在开始菜单中按装的python目录下直接点击‘IDLE(Python3.664-bit)，直接进入IDLE。
步骤/
然后把在打开的页面，看的到设置字体大小决定一个直观的展示，都觉得决定大一点也很好。
步骤/
再点菜单栏的【Options】，后再再点【ConfigureIDLE】。
步骤/
然后再在然后打开的窗口页面中，默认字体是新宋体，大小是size4。
步骤/
到最后参照自己是需要系统设置字体大小后，再点击【去确认】即可该成中文。
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
Python的pandas库是使Python拥有主要用于数据分析的高超编程语言的一件事。Pandas使导入，分析和可视化数据变的极其不容易。它建立在NumPy和matplotlib之类的软件包的基础上，使您也可以方便些地进行大部分数据分析和可视化工作。
在此Python数据科学教程中，我们将使用EricGrinstein直接抓取的数据，建议使用Pandas总结充斥流行的视频游戏评论网站IGN的视频游戏评论。哪个主机赢得漂亮了“控制台大战”(就游戏的审查而言)?该数据集将指导我们找出答案。
当我们讲视频游戏评论时，我们将了解关键的Pandas概念，.例如索引。您可以再继续接受出去，并在我们的许多其他Python教程之一中或按照需要注册PythonPandas课程来知道一点关联Python和Pandas的更多信息。我们的许多其他数据科学课程也都建议使用Pandas。
千万要一下，本教程不使用Python3.5编译程序，并不使用JupyterNotebook构建体系。您可能会可以使用的是Python，pandas和Jupyter的更新版本，但结果估计基本都相同。
用Pandas导入数据
假如您正在不使用本教程，则需要去下载数据集，您也可以在此处接受你的操作。
我们将采取的措施的最先是读取数据。数据以逗号相互交错的值或csv文件存储，其中5行用换行互相连通，每列用逗号(,)分隔。这是ign.csv文件的前几行：
如您在上方看见了的，文件中的每一行代表一个游戏，该游戏已经过IGN审查。这些列中有关联该游戏的信息：
1)score_phrase—IGN怎么用一个词可以形容游戏。这链接到它收到消息的分数。
2)title-游戏名称。
3)url—您可以不在其中一栏发下评论的URL。
4)platform-审查游戏的平台(PC，PS4等)。
5)score—游戏的内线得分，从1.0到10.0。
6)genre—游戏类型。
7)editors_choice-N假如游戏并非编辑选择的Y话，那你是。这与得分直接的联系。
8)release_year-游戏先发布的年份。
9)release_month-游戏公告的月份。
10)release_day-游戏公告的那天。
有一个前导列，其中中有行索引值。我们也可以放心地选择性的遗忘此列，但稍等片刻将深入探讨哪些索引值。
为了在Python和pandas中快速有效地如何处理数据，我们要将csv文件读取到PandasDataFrame中。DataFrame是意思是和去处理表格数据的一种，表格数据是表格形式的数据，例如电子表格。表格数据更具行和列的格式，那像我们的csv文件完全不一样，只不过要是我们这个可以将其作为表格打开系统，则对于更易于写作和排序。
是为输入数据数据，我们要不使用_csv函数。此函数将能接收一个csv文件并返回一个DataFrame。200以内代码将：
a.导入到pandas库。我们将其文件名为，pd以便于更快地再输入。这是数据分析和数据科学中的标准约定，您偶尔会会看到导入的Pandas得象pd其他人的代码一样。
b.读ign.csv入一个DataFrame，并将结果未分配给一个名为的新变量，reviews以便我们这个可以reviews用来直接引用我们的数据。
继续读DataFrame后，以更直观的去看看我们所完成任务的内容将很有帮助。Pandas更方便地为我们提供给了两种方法，是可以急速地将数据打印出来到表中。这些功能是：
1)DataFrame.head()—不打印DataFrame的前N行，其中N是您作为参数讯息传递给函数的数字，即DataFrame.head(7)。如果不是不传达任何参数，则默认设置为5。
2)DataFrame.tail()—可以打印DataFrame的后来N行。同样的，默认值为5。
我们将可以使用该head方法打开系统其中的内容reviews：
我们还可以不访问网络属性，以一栏以下行reviews：
如我们所见，所有内容均已正确读取文件-我们有18,625行和11列。
与类似于的NumPy这样的Python软件包相比，在用Pandas的一大优势是Pandas容许我们强大本身有所不同数据类型的列。在我们的数据分散，reviews我们有存储浮点值(如)score，字符串值(如score_phrase)和整数(如)的列release_year，并且在此处建议使用NumPy会很难了，但Pandas和Python可以挺好地处理它。
现在我们已经真确地读取了数据，让我们就开始建立索引reviews以获取所需的行和列。
用Pandas索引DataFrames
之前，我们在用了该head方法来可以打印的第一5行reviews。我们可以使用方法成功虽然的事情。该iloc方法允许我们按位置检索到行和列。这一点，我们必须指定所需行的位置以及所需列的位置。下面的代码将reviews.head()按照你选择行0到5，包括数据集中在一起的所有列来不能复制我们的结果：
让我们更探索地研究什么我们的代码：我们指定你了想要的rows0:5。这意味着我们打算从position0到(但不除了)position的行5。
第一行被以为是在位置0，因此选择类型行0:5给了我们行的位置0，1，2，3，和4。我们也是需要所有列，而且在用快捷来中,选择它们。它的工作是这样的：假如我们不不喜欢第一个位置值，或者:5，那是打比方我们的意思0。如果我们遗漏掉了还有一个位置值(如)0:，则假设条件我们是指DataFrame中的最后一行或之后一列。我们要所有列，而只更改了一个冒号(:)，没有任何位置。这使我们的列从0到之后一列。以下是一些索引示例这些结果：
1)[:5,:]—第一5行，以及这些行的所有列。
2)[:,:]—整个DataFrame。
3)[5:,5:]—从位置5又开始的行，从位置正在的列5。
4)[:,0]—第一列，以及该列的所有行。
5)[9,:]—第十行，和该行的所有列。
按位置索引与NumPy索引的很相象。如果没有您想知道一点更大信息，可以不阅读我们的NumPy教程。现在我们很清楚了如何按位置索引，让我们删出第一列，该列没有任何用处不大的信息：
在Pandas中在用标签在Python中建立起索引
若是我们清楚如何能按位置检索系统行和列，这样的话值得你去爱做研究使用DataFrames的另一种比较多方法，即按标签检索数据库行和列。与NumPy相比，Pandas的比较多优势取决于人，每一列和每一行都有一个标签。这个可以一次性处理列的位置，只不过不是那么容易跟踪哪个数字不对应于哪个列。
我们是可以使用方法处理标签，该方法不允许我们可以使用标签而不是位置通过索引。我们也可以reviews建议使用200以内loc方法显示前五行：
上面的内容事实上与根本不会太大的不同[0:5,:]。这是只不过但他行标签是可以需要任何值，但我们的行标签与位置匹配时。您这个可以在上方表格的最左侧看见了行标签(它们以粗体显示)。您还可以不按照ftp连接DataFrame的index属性来一栏它们。我们将不显示的行索引reviews：
Int64Index([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99,...],dtypeint64)
但，索引不一定总是会与位置不兼容。在下面的代码单元中，我们将：
a.获取行10至行20的reviews，并分配结果some_reviews。
b.显示的第一5行some_reviews。
如本所示，在中some_reviews，行索引最初起源于，10结束于20。并且，试图loc建议使用大于010或大于的数字20将倒致错误：
some_reviews.loc[9:21,:]
通常而言，在使用数据时，列标签是可以使工作变得更加快的。我们这个可以在loc方法中指定列标签，以按标签而又不是按位置检索列。
我们还可以不按照传入列表来三次更改多个列：
Pandas系列对象
我们这个可以通过几种不同的在Pandas中检索单个列。到目前为止，我们也看见了两种语法：
1)[:,1]—将检索到第二列。
2)reviews.loc[:,score_phrase]—还将数据库检索第二列。
另外第三种哪怕更不容易的方法来检索系统整列。我们可以不在方括号中更改列名称，.例如不使用字典：
我们还这个可以是从以下方法建议使用列列表：
当我们检索到单个列时，事实上是在检索系统Pandas Series对象。DataFrame存储表格数据，而Series存储数据的单列或单行。
我们可以不验正单个列是否是为系列：
我们可以半自动创建战队系列以好地了解其工作原理。要修改一个Series，我们在实例化它时将一个列表或NumPy数组传信给Series对象：
系列是可以乾坤二卦任何类型的数据，包括混和类型。在这里，我们创建一个包含字符串对象的系列：
在Pandas中创建一个DataFrame
我们这个可以是从将多个Series传递到DataFrame类中来创建角色DataFrame。在这里，我们传出上次创建战队的两个Series对象，
s1充当第一行，s2以及第二行：
我们还也可以可以使用列表列表完成虽然的事情。每个内部列表在结果DataFrame中被视为一行：
我们这个可以在创建角色DataFrame时指定你列标签：
和行标签(索引)：
还请注意一点，不要拱进和另外的行。我们早就以这种汇编语言了代码，以使其更易于解析，不过您你经常会遇到将它们所有的可以写成一行的情况。比如，以上代码将出现与我们在本段上方的表中看见了的结果全部不同的结果：
无论如何，再添加标签后，便是可以不使用它们对DataFrame参与索引：
columns要是将字典传递给DataFrame构造函数，则是可以跳重新指定关键字参数的操作。这将手动可以设置列名称：
PandasDataFrame方法
具体而言，pandasDataFrame中的每一列都是Series对象：
我们可以不在Series对象上调用与在DataFrame上也可以动态创建的大多数相同的方法，以及head：
PandasSeries和DataFrames还更具其他使计算更简单的方法。.例如，我们这个可以使用方法来中搜索Series的均值：
我们还可以不内部函数类似的方法，该方法设置成情况下将查看DataFrame中每个数字列的平均值：
我们可以不如何修改axis关键字参数以mean可以计算每行或每列的平均值。默认情况下，axis等于0，并将换算每列的平均值。我们还是可以将其设置中1为计算每行的平均值。请尽量，这只会计算5行中数值的平均值：
(axis1)
0510.500
1510.500
2510.375
3510.125
4510.125
5509.750
6508.750
7510.250
8508.750
9509.750
10509.875
11509.875
12509.500
13509.250
14509.250
...
18610510.250
18611508.700
18612509.200
18613508.000
18614515.050
18615515.050
18616508.375
18617508.600
18618515.025
18619514.725
18620514.650
18621515.000
18622513.950
18623515.000
18624515.000
Length:18625,dtype:float64
Series和DataFrames上有很多的的的方法necessarily。这里有一些方便啊的东西：
1)—中搜索DataFrame中各列之间的相关性。
2)—可以计算每个DataFrame列中非空值的数量。
3)—在每一列中可以找到大值。
4)—查找每一列中的最小值。
5)—查看每列的中位数。
6)—查看每列的标准偏差。
或者，我们是可以不使用该corr方法打开系统是否需要有任何列与关联score。这可以帮帮我们最近查找的游戏完成任务了更高的评价(release_year)，我还是在年底之前先发布的游戏我得到了更好的评分(release_month)：
正如我们在上面看到的这样，我们的数字列都没有与关联score，而我们知道发布时间与评论评分根本不线性无关。
DataFrameMath与Pandas
我们还可以不可以使用pandas在Python中的Series或DataFrame对象上执行数算。.例如，我们这个可以将score列中的每个值乘以52以将刻度从0–直接切换10到0–5：
reviews[score]/2
04.50
14.50
24.25
34.25
44.25
53.50
61.50
74.50
81.50
93.50
103.75
113.75
123.50
134.50
144.50
...
186103.00
186112.90
186123.90
186134.00
186144.60
186154.60
186163.75
186174.20
186184.55
186193.95
186203.80
186214.50
186222.90
186235.00
186245.00
Name:score,Length:18625,dtype:float64
所有具体方法的数算符在Python的工作，如，-，*，/，和^将在系列或DataFrames大Pandas的工作，因此将适用于每一个元素在一个数据帧或一个系列。
Pandas中的布尔索引
现在我们也清楚了一些Pandas的基础知识，让我们再参与分析。我们前面见到的，平均都在值的score列reviews左右7。要是我们想找到所有内线得分都高于平均水平的游戏咋办?
我们可以先通过都很。比较比较会将“系列”中的每个值与重新指定值接受都很，后再化合一个“系列”，其中包含意思是比较状态的布尔值。建议使用Python Pandas分析视频游戏数据.例如，发现哪些行的score值小于7：
score_filterreviews[score]r267
score_filter
0True
1True
2True
3True
4True
5False
6False
7True
8False
9False
10True
11True
12False
13True
14True...
18610False
18611False
18612True
18613True
18614True
18615True
18616True
18617True
18618True
18619True
18620True
18621True
18622False
18623True
18624True
Name:score,Length:18625,dtype:bool
有了布尔系列后，我们也可以可以使用它来中,选择DataFrame中该系列真包含value的行True。所以，我们没法选择行reviews，其中score大于07：
是可以使用多个条件进行过滤。假设不成立我们要查找是对连续发行Xbox One的得分最多的游戏7。在下面的代码中，我们：
a.设置里两个条件的过滤器：
1)检查如何确定score为07。
2)检查是否是platform成比例Xbox One
b.应用过滤器以reviews仅资源所需的行。
c.可以使用head方法再打印的第一5行filtered_reviews。
在建议使用多个条件接受过滤时，将每个条件放在旁边括号中用此一个amp符号(amp)相互交错是很不重要的。
Pandas图
现在我们清楚如何过滤处理，我们可以修改图以观察的回忆一下分布特点Xbox One与的再次回顾分布PlayStation 4。这将解决我们确认哪个控制台具高更好的游戏。
我们是可以直方图来能做到这一点，该直方图将草图不同得分范围内的频率。我们这个可以使用方法为每个控制台自己制作一个直方图。该方法凭借幕后的流行Python绘图库matplotlib生成美观的绘图。
该plot方法默认为绘制折线图。我们是需要传来关键字参数kindhist来手工绘制直方图。在下面的代码中，我们：
a.咨询%matplotlibinline以在Jupyter笔记本中设置里绘图。
b.过滤reviews以仅真包含关联的数据Xbox One。
c.草图score列。
我们也是可以对PS4：
从我们的直方图中更说明，与比起，PlayStation 4具高更高评级的游戏Xbox One。
显然，这只是因为冰山一角，涉及到我们也可以用处总结该数据集的潜在因素方向，但我们已经有了个非常好的开端：我们早在用Python和pandas导入了数据集，并学会了在用各种相同的索引方法选择我们想要的数据点，并进行了一些飞快的探索性数据分析，以问我们就开始时遇到的问题。
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