采集器的一个有趣特性，可以大幅度提高pandas的处理速度

　　采集器的一个有趣特性，可以大幅度提高pandas的处理速度

　　文章采集器是pandas的一个有趣特性，可以大幅度提高pandas的处理速度。pandas是做什么的？pandas本质上就是一个数据库，是基于python的numpy.matplotlib.的，可以从很多格式的数据进行处理，数据来源于二维表，每个字段就对应一个表中的行。example-whydoiwriteexcelnavigationscript?importpandasaspdasdfdf=pd.dataframe({'terms':['','are-ranking','and-ranking','average-student','education','teacher','industry','education','year']})df.head()#打印数据（以列作为行）df.tail()#打印数据（以行作为列）wheretag=''#处理区域为星号的数据wheretag='#'#处理区域为星号的数据wheretag=''#处理包含以下部分(range,class,loc,unique,re,and)的数据example-whydoiwriteexcelnavigationscript?importpandasaspdasdfdf=pd.dataframe({'terms':['','are-ranking','and-ranking','average-student','education','teacher','industry','education','year']})df.head(5)#查看数据前5行#查看数据的前5行数据处理的具体细节#如果数据不太多，可以不用写字典#如果数据不太多，可以不用写字典，把数据放在列中，用列名来表示#最好的方法是用列表like'数字'#最好的方法是用列表like'数字'，不一定非要用字典df['date']=df['terms'].iloc[1:]#索引处理#如果数据仅包含日期和日期标签，可以把日期用逗号隔开df['date']=df['terms'].iloc[:2]df['date']=df['terms'].iloc[:2]df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['terms']df['date']=df['ter。