第一、NumPy
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NumPy是NumericalPython的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由FernandoPérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
从语法上将 MultiIndex 与 .loc 集成在高级索引中是有些挑战性。通常， MultiIndex 的键采用元组的形式。例如
注意 : 虽然也可以使用 df.loc['bar', 'two'] ，但这种简写的符号通常会导致歧义
如果你还想用 .loc 索引某一列，你必须像这样使用一个元组
想要获取第一个级别的某一标签的所有元素，并不需要传递元组，例如
而不是使用 df.loc[('bar'，)，] (等价于 df.loc['bar'，] )
当然，也可以进行切片
通过提供一个元组切片，选择范围内的值
传递一个标签或元组列表的工作原理类似于 reindex
需要注意的是，在 pandas 中，当涉及到索引时，元组和列表的处理方式并不相同。
元组被解释为一个多级键，而列表则用来指定多个键。或者换句话说，元组是横向的，列表是纵向的
您可以通过提供多个索引器来对 MultiIndex 进行切片
可以使用 slice(None) 选择该级别的所有内容，没有指定索引的级别默认为 slice(None)
通常，切片的两段都会包括在内，因为这是标签索引
在使用 .loc 的时候，最好同时指定索引（行）和标签（列），因为在某些情况下，传递的索引可能会被解析为两个轴而不是 MultiIndex
你应该使用
而不是
例如
使用切片，列表和标签的基本 MultiIndex 切片操作
你可以使用 pandas.IndexSlice 来让 : 语法显得更自然一些，而不是使用 slice(None)
可以使用这种方法在多个轴同时进行相当复杂的选择
您可以使用布尔索引器来进行与值相关的选择
您还可以为 .loc 指定 axis 参数，以在某一个轴上传递切片
此外，您可以使用以下方法设置这些值
也可以在等号右边使用可对齐对象
DataFrame 的 xs() 方法还接受一个 level 参数，以便更容易在 MultiIndex 的特定级别上选择数据
使用切片
您还可以为 xs 提供 axis 参数来选择列
使用切片
xs 还允许使用多个键进行选择
使用切片
您可以将 drop_level=False 传递给 xs ，以保留所选择的级别
使用 drop_level=True (默认值)与上面的结果比较
在 pandas 对象的 reindex() 和 align() 方法中使用 level 参数，可以在一个级别上广播值
swaplevel() 方法可以切换两个级别的顺序
reorder_levels() 方法是 swaplevel 方法的推广，允许你在一个步骤中排列分层索引级别
rename() 方法可用于重命名 MultiIndex 的标签，通常用于重命名 DataFrame 的列
rename 的 columns 参数允许指定需要重命名的列的字典
这个方法也可以用来重命名 DataFrame 主索引的特定标签
rename_axis() 方法用于重命名 Index 或 MultiIndex 的名称。
特别地，可以指定 MultiIndex 的级别名称，可以使用 reset_index() 将 MultiIndex 移动到列
注意 ： DataFrame 的列是一个索引，因此使用 rename_axis 和 columns 参数可以改变该索引的名称
rename 和 rename_axis 都支持指定字典、 Series 或映射函数来将标签/名称映射到新值
当直接使用 Index 对象而不是通过 DataFrame 工作时，可以使用 Index.set_names() 来更改名称
您不能通过 level 设置 MultiIndex 的名称
使用 Index.set_names() 替代
python的index函数可以获取列表中值的第一个索引。
list= [1,2,3,4,5,1,2,2]
list.index(2) 1
如果要获取相同值的最后一个索引：
len(list) - list[::-1].index(2) - 1
反向取得list后，用list的长度减去反转后出现的第一个索引再减1
