在上一篇文章中，我们通过决策树模型，对机器学习有了初步的认识；但是在整个数据分析的生命周期中，建模并不是第一位的，当我们拿到数据后，首先要对数据进行观察、解读，从中发现我们所需要的特征变量，本文将简要介绍如何通过Pandas对数据进行观察与探索。
Pandas
就像我们前面提到的，任何机器学习、数据分析的第一步都是要先了解数据、解读数据， Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。它纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
有了Pandas，我们能快速便捷地处理数据，你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
通常我们在使用中将pandas缩写为pd，而Numpy缩写为np
import pandas as pd
import numpy as np
Pandas中最重要的部分莫过于DataFrame了，有过数据库基础的读者可以将它视为一个Excel的Sheet或SQL数据表。
Pandas 提供了许多强大的方法供您进行数据操作。
例如，接下来我们将演示如何使用Pandas观察澳大利亚墨尔本的房价数据；Kaggle提供了一套爱荷华州的房价数据供您练习，您可以稍后在练习环境中回顾本文学到的知识。
示例数据路径在：../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv
我们通过下面的代码来加载数据：
# 将路径保存到变量，防止多处硬编码
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
# 从csv文件中读取数据，保存在名为 melbourne_data的DataFrame中
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)
# 输出数据的统计信息，包含无缺数据量，最大值、最小值、均值、标准差，四分位数，下面将会详细介绍。
melbourne_data.describe()
解释数据
describe输出了一个8行n列的数据表
count
count行统计了此列共有多少行没有缺失值，即：
某列具有缺失值的行 = 总行数 - count;
出现缺失值可能有很多原因，例如调查1室1厅的房屋时，不会询问是否有第二个卧室。
mean
平均值，即是算术平均值，反应此列特征的一般水平。
std
标准差，反应此列数据的离散程度，一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
min、25%、50%、75%、max
min max分别是最小值和最大值。
25%、50%、75%为四分位数，分位数是将总体的全部数据按大小顺序排列后，处于各等分位置的变量值。如果将全部数据分成相等的两部分，它就是中位数；如果分成四等分，就是四分位数。
第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
第二四分位数 (Q2)，又称“[中位数]”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。
第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。
第三四分位数与第一四分位数的差距又称[四分位距]（InterQuartile Range,IQR）。
通过四分位数，可以看出一个变量的分布情况是左偏、右偏或对称分布。
进入练习
点击下面的网址进入练习题，您可能先要注册并登录kaggle
https://www.kaggle.com/kernels/fork/1258954
本练习将测试您读取数据和对数据进行统计观察的能力，对有基础的读者来说，这可能很简单，但本教程是一个循序渐进的过程，后面将会有更多更深入的数据预处理、模型构建、模型改进的练习。
课程中使用了墨尔本的数据，为了保证练习效果，避免直接抄袭课件，您必须使用新的数据集，来自爱荷华州的房价数据。
在此练习中，你要学习使用Notebook编码环境，如果您不熟悉，可以观看一个90秒的介绍视频（有墙）
首先要将这段初始化代码运行一下，鼠标点进去按Shift+Enter，下方显示 Setup Complete，表示执行成功。
# Set up code checking
from learntools.core import binder
binder.bind(globals())
from learntools.machine_learning.ex2 import *
print("Setup Complete")
如果不执行这段代码，下面的代码将无法执行，例如：
第一步，加载数据
您需要完善下面的代码，然后按Shift+Enter执行代码，加载数据
import pandas as pd
# Path of the file to read
iowa_file_path = '../input/home-data-for-ml-course/train.csv'
# Fill in the line below to read the file into a variable home_data
home_data = pd.read_csv(_)
# Call line below with no argument to check that you've loaded the data correctly
step_1.check()
step_1.check()会对您的结果进行检查，如果填写正确，将会有绿色的Correct字样
当然，如果您不知道怎么做，可以取消下面这段二级提示代码的注释，运行它；其中第一级提示hint()为您讲解需要使用什么技术，第二级提示Solution给出了正确的源代码，如果您只是需要一点技术提示，请先看看hint()的提示是否能够唤起你的记忆。
# Lines below will give you a hint or solution code
# step_1.hint()
# step_1.solution()
例如：
# Lines below will give you a hint or solution code
step_1.hint()
step_1.solution()
最后，通过本文，我们了解到Pandas的冰山一角，并且掌握了打开kaggle练习题的正确姿势，为了避免被喷，以后的文章中不再对这部分重复讲解。
