在用Pandas读取数据或对数据做些处理之后，想要观察一下数据的时候，用head函数可以默认读取前5行的数据

shape函数，返回的是元组

hg.shape返回的是hg的行数和列数

hg.shape[0]返回的是hg的行数，有几行

hg.shape[1]返回的是hg的列数，有几列
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
#通过read_csv来读取我们的目的数据集
hg_data = pd.read_csv(r"D:\Users\DUANPT\Desktop/hg.csv")
#清洗不需要的数据
new_hg_data = hg_data.ix[:,1:]
#得到我们所需要的数据集且查看其前几列以及数据形状
print('head:',new_hg_data.head(),'\nShape:',new_hg_data.shape)
#输出的结果如下.即该数据的前几列及行数2998和列数7列
head:     IMP1      OCVB   IMPB  TEMP_OB  TEMP_O1  O1toOB        K1
0  28.75  3.948973  28.55     21.1     23.1     2.0  0.033528
1  29.11  3.947467  29.31     21.7     24.0     2.3  0.033445
2  28.95  3.950275  29.63     21.9     24.3     2.4  0.033781
3  28.33  3.952059  28.98     21.9     23.7     1.8  0.033576
4  29.04  3.949280  29.64     21.2     23.5     2.3  0.032705 
Shape: (2998, 7)

#将上面代码中的shape改为shape[0]和shape[1]的结果分别为
print('head:',new_hg_data.head(),'\nShape:',new_hg_data.shape[0])
###
head:     IMP1      OCVB   IMPB  TEMP_OB  TEMP_O1  O1toOB        K1
0  28.75  3.948973  28.55     21.1     23.1     2.0  0.033528
1  29.11  3.947467  29.31     21.7     24.0     2.3  0.033445
2  28.95  3.950275  29.63     21.9     24.3     2.4  0.033781
3  28.33  3.952059  28.98     21.9     23.7     1.8  0.033576
4  29.04  3.949280  29.64     21.2     23.5     2.3  0.032705 
Shape: 2998
###
print('head:',new_hg_data.head(),'\nShape:',new_hg_data.shape[1])
###
head:     IMP1      OCVB   IMPB  TEMP_OB  TEMP_O1  O1toOB        K1
0  28.75  3.948973  28.55     21.1     23.1     2.0  0.033528
1  29.11  3.947467  29.31     21.7     24.0     2.3  0.033445
2  28.95  3.950275  29.63     21.9     24.3     2.4  0.033781
3  28.33  3.952059  28.98     21.9     23.7     1.8  0.033576
4  29.04  3.949280  29.64     21.2     23.5     2.3  0.032705 
Shape: 7
###

数据是我自己造的数据，大家复制代码的时候记得把数据地址改成自己的数据文件所在的位置

代码是我运行过没有任何问题的，如有问题，欢迎一起讨论

我想预览熊猫数据框。我会在R中使用head（mymatrix），但我不知道如何在Pandas Python中执行此操作。
当我打字时
测向头（10）我得到。。。
Int64Index: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 14 columns):
#Book_Date            10  non-null values
Item_Qty              10  non-null values
Item_id               10  non-null values
Location_id           10  non-null values
MFG_Discount          10  non-null values
Sale_Revenue          10  non-null values
Sales_Flg             10  non-null values
Sell_Unit_Cost        5  non-null values
Store_Discount        10  non-null values
Transaction_Id        10  non-null values
Unit_Cost_Amt         10  non-null values
Unit_Received_Cost    5  non-null values
Unnamed: 0            10  non-null values
Weight                10  non-null values

#print_lol.py
#python 3默认递归深度不超过100
#创建print_lol可重用的代码块，在函数代码组内调用自身
>>>m=[1,2,[3,4,[5,6]]]
>>>def print_lol(list):
for item in list:
if isinstance(item,list):
print_lol(item);
else:
print(item)
>>>print_lol(m)
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标识符是指示数据对象的名字。标识符没有“类型”，不过标识符所指示的数据对象有类型。
列表（“打了激素的数组”）是一个数据集合，数据项之间用逗号分隔，整个列表使用中括号“[ ]”包围。
列表可以存放任意数据，而且数据还是混合类型，列表之中还可以嵌套其他列表。
for循环允许迭代处理一个列表：
>>> for item in list:
print(item)
使用 def 来定义一个制定函数
isinstance( ) 会检查一个标识符是否指示某个指定类型的数据对象。例如： isinstance(item,list)    检查 item 是不是 list（列表）
让嵌套列表支持缩进
>>> def print_lol(the_list,level=0):
for item in the_list:
if isinstance(item,list):
print_lol(item,level+1)
else:
for tab_stop in range(level):
print('\t',end='')
print(item)
>>> print_lol(m)
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1内置函数 （BIF）
python中有很多内置函数，再遇到一个需求时候，优先考虑内置函数。内置函数使用的时候不需要导入命名空间
range（）:生成一个从0到某个数的数字列表
2从文件读取数据
2.1文件输出
python中的基本机制是基于行的，程序从文本文件读入数据，一次取到一个数据行
the_file = open('file.txt')
# do something with data
the_file.close()
打开一个新的IDLE回话，切换目录到数据文件的目录
import os
os.getcwd()//查看当前路径
os.chdir('/data/yitingfan/')
打开文件，输出文件的所有内容内容
data = open('sketch.txt')
for each_line in data:
print each_line
处理完数据之后，需要关闭文件
data.close()
两个处理字符串的方法
str.split('x'[,n])//第一个参数是分隔符，默认情况下尽可能多分解。第二个可选参数是分割的字段数目。
str.find('')//如果找到字符串，返回索引，如果没有找到，返回-1
2.2处理异常
try:
except:
3数据保存到文件
3.1向文件中写入
out=open("file.txt","w")//以写模式打开文件对象
python 3:print('write some data into file',file=out)
python 2.x print >> out,"write data into file"
//把数据写至一个文件对象
out.close()//关闭文件对象
3.2处理异常
try:
pass
except IOError:
print 'file error'
finally:
file.close()