82aaa，中国哪个省份的旅游景点最多？
。哪个省的旅游景点最多，这个还真不好说，但是可以从一个角度来评判，那就是5A的数量，毕竟5A代表了国家旅游景区最高等级。统计说明江苏省5A旅游景区数量达到了23家，为全国最多。
广东13个
惠州市惠州西湖，中山市孙中山故里，阳江市海陵岛大角湾海上丝路，惠州市罗浮山，佛山市长鹿旅游休博园，佛山市西樵山，韶关市丹霞山，清远市连州地下河，广州市白云山，梅州市雁南飞茶田，深圳市观澜湖，深圳市东部华侨城，广州市长隆旅游度假区。
广西6个
崇左市德天跨国瀑布，桂林市两江四湖·象山，南宁市青秀山，桂林市独秀峰-王城，桂林市乐满地度假世界，桂林市漓江。
海南6个
三亚市蜈支洲岛，槟榔谷黎苗文化旅游区，分界洲岛，海南呀诺达雨林文化旅游区，三亚市南山大小洞天，三亚市南山文化旅游区。
重庆8个
云阳龙缸景区，江津四面山，南川金佛山，万盛经开区黑山谷，酉阳桃花源，武隆喀斯特天生三桥，巫山小三峡，大足石刻。
四川12个
甘孜州海螺沟，南充市仪陇朱德故里，广元市剑门蜀道剑门关，阿坝州汶川特别旅游区，绵阳市北川羌城，南充市阆中古城，广安市邓小平故里，阿坝州黄龙，乐山市乐山大佛阿坝藏族羌族自治州九寨沟，乐山市峨眉山，成都市青城山--都江堰。
贵州6个
铜仁市梵净山，贵阳市花溪青岩古镇，黔南州荔波樟江，毕节市百里杜鹃，安顺市龙宫，安顺市黄果树瀑布。
云南8个
保山市腾冲火山热海，昆明市昆明世博园，迪庆州香格里拉普达措，大理市崇圣寺三塔，丽江市丽江古城，西双版纳热带植物园，丽江市玉龙雪山，昆明市石林。
陕西9个
西安市城墙·碑林，宝鸡市太白山，商洛市金丝峡，宝鸡市法门寺，西安大雁塔·大唐芙蓉园，渭南华山，延安市黄帝陵，西安市华清池，西安市秦始皇兵马俑。
甘肃4个
敦煌鸣沙山月牙泉，天水麦积山，平凉市崆峒山，嘉峪关市嘉峪关。
青海3个
海东市互助土族故土园，西宁市塔尔寺，青海省青海湖。
宁夏4个
银川市灵武水洞沟，银川镇北堡西部影视城，中卫市沙坡头，石嘴山市沙湖。
新疆12个
白沙湖，巴音布鲁克，伊犁州喀拉峻，喀什噶尔老城，乌鲁木齐天山大峡谷，博斯腾湖，泽普金湖杨，富蕴可可托海，伊犁那拉提，喀纳斯，吐鲁番市葡萄沟，天山天池。
西藏4个
日喀则扎什伦布寺，林芝巴松措，拉萨市大昭寺，拉萨布达拉宫。
北京7个
奥林匹克公园，恭王府，明十三陵，八达岭长城，颐和园，天坛公园，故宫博物院。
天津2个
盘山，津门故里。
河北9个
保定市白石山，邯郸市广府古城，邯郸市娲皇宫，唐山市清东陵，石家庄市西柏坡，保定野三坡，承德避暑山庄，保定市安新白洋淀，秦皇岛山海关。
山西7个
临汾市洪洞大槐树寻根祭祖园，忻州市雁门关，晋中市平遥古城，晋中市介休绵山，晋城皇城相府，忻州市五台山，大同市云冈石窟。
内蒙古5个
赤峰市阿斯哈图石阵，阿尔山·柴河旅游景区，满洲里市中俄边境，鄂尔多斯成吉思汗陵，鄂尔多斯响沙湾。
辽宁5个
鞍山市千山，本溪市本溪水洞，大连金石滩，大连老虎滩海洋公园，沈阳市植物园。
长春6个
长春市世界雕塑公园，敦化市六鼎山，长春市长影世纪城，长春市净月潭，长白山景区，长春市伪满皇宫博物院。
黑龙江5个
漠河北极村，伊春市汤旺河林海奇石，牡丹江镜泊湖，黑河五大连池，哈尔滨市太阳岛。
上海3个
上海科技馆，上海野生动物园，东方明珠电视塔。
江苏23个
常州市中国春秋淹城，连云港花果山，徐州市云龙湖，大丰中华麋鹿园，周恩來故里，常熟市沙家浜，常州市天目湖，苏州市吴中太湖，无锡市鼋头渚，镇江市金山·焦山·北固山，南通市濠河，苏州市金鸡湖，姜堰市溱湖，常州市环球恐龙城，苏州市同里古镇，扬州市瘦西湖，南京市秦淮河夫子庙，无锡市灵山，苏州市周庄古镇，苏州园林，无锡影视基地三国水浒城，南京市中山陵。
浙江17个
宁波市天一阁·月湖，衢州市江郎山·廿八都，嘉兴市西塘古镇，台州市神仙居，台州市天台山，湖州市南浔古镇，衢州市开化根宫佛国，绍兴市鲁迅故里，杭州西溪湿地，嘉兴市南湖，金华市东阳横店影视城，嘉兴市桐乡乌镇古镇，宁波市奉化溪口-滕头，杭州市千岛湖，舟山市普陀山，温州市雁荡山，杭州西湖。
福建9个
龙岩市古田，福州市三坊七巷，宁德市福鼎太姥山，泉州市清源山，宁德市白水洋-鸳鸯溪，永定土楼，三明市泰宁，南平市武夷山，厦门市鼓浪屿。
江西11个
南昌市滕王阁，上饶市龟峰，抚州市大觉山，瑞金市共和国摇篮，宜春市明月山，景德镇，上饶市婺源，鹰潭市龙虎山，上饶市三清山，井冈山，庐山。
山东11个
威海市华夏城，潍坊市青州古城，沂蒙山，济南市天下第一泉，枣庄市台儿庄，威海市刘公岛，烟台市龙口南山，青岛市崂山，泰安市泰山，济宁市曲阜明故城，烟台市蓬莱阁。
河南13个
永城市芒砀山，红旗渠·太行大峡谷，驻马店市嵖岈山，南阳市西峡伏牛山，洛阳市龙潭大峡谷，洛阳栾川老君山，平顶山市尧山中原大佛，安阳市殷墟，洛阳市白云山，开封市清明上河园，焦作市云台山，洛阳市龙门石窟，登封市嵩山少林寺。
湖北11个
咸宁市三国赤壁古战场，恩施州恩施大峡谷，武汉市黄陂木兰文化，武汉市东湖，宜昌市清江画廊，神农架，恩施州神龙溪纤夫文化，宜昌市三峡人家，十堰市武当山，宜昌市三峡大坝-屈原故里，武汉市黄鹤楼。
湖南8个
邵阳市崀山，郴州市东江湖，长沙市花明楼，长沙市岳麓山，湘潭市韶山，岳阳市岳阳楼，张家界武陵源—天门山，衡阳市南岳衡山。
安徽11个
黄山市黄山风景区，池州青阳县九华山风景区，安庆潜山县天柱山风景区，黄山皖南古村落—西递宏村，六安市天堂寨，宣城市绩溪龙川景区，阜阳市颍上八里河景区，黄山市古徽州文化旅游区，合肥市三河古镇景区，芜湖市方特旅游区
另外我在介绍下
中国十大最美最受欢迎景区排行榜
中国十大旅游胜地排行No.1、丽江
丽江市区中心海拔高度为2418米，与同为第二批国家历史文化名城的四川阆中、山西平遥、安徽歙县并称为“保存最为完好的四大古城”。
丽江自古就是一个多民族聚居的地方，共有12个世居民族，其中纳西族23.37万人，彝族20.14万人，傈僳族10.62万人。其中纳西族占古城区及玉龙县(即原丽江县)总人口的57.7%，并且著有“国中贵原，云中丽江。
丽江旅游景点：玉龙雪山、大研古城、云杉坪、白水河、甘海子、冰塔林、束河古镇、拉海市、虎跳峡、泸沽湖、丽江木府、东巴万神园、四方街、印象丽江、玉水寨、梅里雪山、万古楼!
中国十大旅游胜地排行No.2、三亚
三亚市位于海南岛最南端，因三亚河(古名临川水)有三亚东西2河至此会合，成“丫”字形，故取名“三亚”，东邻陵水县，西接乐东县，北毗保亭县，南临南海及三沙市。陆地总面积1919.58平方公里，海域总面积6000平方公里，人口68.5万，是一个黎、苗、回、汉多民族聚居的地区。
三亚是中国最南部的滨海旅游城市，是海南省南部的中心城市和交通通信枢纽，是中国东南沿海对外开放黄金海岸线上最南端的对外贸易重要口岸。
三亚是一个多湾的海滨城市，19个海湾就像19颗明珠串在209公里长的海岸线上。天涯海角位于三亚西南方的天涯湾，离市区20多公里。这里青山碧水、银滩巨磊、椰树红豆，浑然一体，简直是一首韵味无究的热带海滨风情诗。旅游开心第一，省钱第二，无论在哪个景点旅游，在住宿时问清楚房间电话是否免费，如不是免费，那最好不要用，都是非常贵的。在房间可以上网或是有WIFI，打国内都是6分每分钟，无漫游，无月租，在整个旅游过程中可帮你省下一大笔费用。
三亚古称崖州。"崖州在何外，生渡鬼门关。"唐宋两代流放到崖州的大巨就是李德裕、赵鼎、胡铨等四五十人。他们只见山遮海拦，前路已尽，这就怀疑已经走到了天的边缘，海的尽头，"天涯海角"的名称由此而来。
中国十大旅游胜地排行No.3、万里长城
长城，世界中古七大奇迹之一，绵延一万二千多里，壮观宏伟，风景秀丽，如今已经成为中国的一张旅游名片。
长城的修筑历史非常久远，最早可以追溯到西周时期，至今已有两千多年的历史。长城的修筑历史非常久远，最早可以追溯到西周时期，至今已有两千多年的历史。秦朝统一中原后，秦始皇便开始着手连接和修缮战国长城，自此有了万里长城之称，而明朝则是中国最后一个大修长城的朝代，现在看到的长城大部分都是在那时修建的。
都说不到长城非好汉，如果有生之年不去爬一趟长城，岂非可惜？
中国十大旅游胜地排行No.4、桂林山水
2016年桂林被评为亚洲最受欢迎旅游城市，作为一座三线城市，能从众多的旅游名城和大都市中脱颖而出，其旅游实力可见一斑！
从小就听闻过桂林山水甲天下，去了之后发现果然名不虚传。虽说中国地大物博，奇山异水比比皆是，但桂林山水无疑是中国山水中最具代表性的。这里的青山绿水单独放出来都不算是很完美，但组合在一起就成了一幅迷人无比的山水画卷，让人不得不惊叹大自然的神奇魔力。
中国十大旅游胜地排行No.5、北京故宫
北京故宫，别名紫禁城，是中国明清两代24位皇帝的皇宫，占地面积72万平方米，是全球现存规模最大、保存最为完整的木质结构古建筑之一。记得第一次见到故宫的时候，是坐在大巴车上，那时还是清晨，阳光不是很猛，但当故宫庄严无比的伫立在眼前时，那种震撼身心的感觉是一生都难以忘记。
中国十大旅游胜地排行No.6、杭州西湖
西湖，杭州的标志性景点之一，自古便是杭州之魂所在，一年四季风光各不相同，但都别具特色，以至于让宋代大文豪苏东坡不由心生感慨：“欲把西湖比西子，浓妆淡抹总相宜”。
虽然这句诗词是寄情于王朝云，但谁都不可否认西湖所特有的魅力。在2013年的时候蜗牛就去了一趟西湖，不过那时对游玩并没有太多想法，只是一路走走逛逛，然后很快就走人了。以至于西湖的很多景点都没有看到，实属遗憾，下次去一定补上。
中国十大旅游胜地排行No.7、秦岭兵马俑
兵马俑，即秦始皇兵马俑，出土于1974年3月，在1987年被联合国教科文组织批准列入《世界遗产名录》，并被誉为“世界第八大奇迹”。
虽说古都西安名胜古迹遍布全城，但其中最为知名的还是当属兵马俑无疑，如今只开发了一部分，但场面依旧非常壮观。没来之前，你是难以想象两千多年前的艺术品就这样活生生地展现在眼前，技艺之精美，气势之宏大，绝不是简单的几张图片和几段文字就能表达的，只有亲临现场才能感受的到。
中国十大旅游胜地排行No.8、新疆的喀纳斯湖
图瓦村位于新疆喀纳斯湖南岸3公里处的喀纳斯河谷地带，周围山青水秀，环境优美，是布尔津县前往喀纳斯湖旅游的必经之路。
中国十大旅游胜地排行No.9、东北大小兴安岭
低温虽让人厌，同时也给我们带来了美丽的风景，在城市里难得一见的林海雪原、寒光闪闪的冰挂冰瀑，晶莹透亮的雪淞。
中国十大旅游胜地排行No.10、云南的“风花雪月”
苍山洱海，蝴蝶泉边，大理的风花雪月在静谧中悠远，美得不经意却那么沁人心脾。
明孝陵清东陵哪个大？
10、明孝陵
1.7 平方千米。明太祖朱元璋与其孝慈高皇后马氏的合葬陵墓。占地面积：1.7 平方千米。修建历时达25年(明洪武十四年至明永乐三年)。景区级别：国家AAAAA级旅游景区。
9、黄帝陵
轩辕黄帝的陵寝。占地面积：4.36平方千米，具体建立时间不详(历史上最早举行黄帝祭祀始于秦灵公三年，即前422年)。景区级别：国家AAAAA级旅游景区。
8、桥陵
唐睿宗李旦之墓。占地面积：8.52平方千米。修建时长82年（开元四年至贞元十四年）。景区级别：国家AAA级景区。
7、明十三陵
明朝十三位皇帝陵墓群。占地面积：40平方千米。持续建造时长236年（1409～1645年）。景区级别：国家AAAAA级旅游景区。
6、乾陵
唐高宗李治与武则天的合葬墓。另有十七个皇室、功臣的小型陪葬墓。占地面积：40平方千米。建造时长23年（弘道元年至神龙二年）。景点级别：国家AAAA级旅游景区。
5、茂陵
汉武帝刘彻之墓，另有李夫人、卫青、霍去病、霍光等人的陪葬墓。占地面积：约50平方千米。建造历时53年(建元二年到后元二年)。景点级别：国家AAAA级景区。
4、西夏王陵
西夏历代帝王陵以及皇家陵墓。包含9座帝王陵墓，250余座王侯勋戚的陪葬墓。占地面积：53平方千米，修建在11世纪初至13世纪初(具体不详)。景点级别：国家AAAA级旅游景区。
3、秦始皇陵
中国第一位皇帝——秦始皇嬴政的陵墓。占地面积：56.25平方千米。修建耗时39年(秦王政元年到秦二世二年)。无论是以秦始皇成就,对后世的影响，还是陵墓内的“世界第八大奇迹”兵马俑坑，秦始皇陵的名气毫无争议的位居中国帝王陵墓第一！景区级别：国家AAAAA级旅游景区。
2、清东陵
为清朝帝王陵墓建筑群。占地面积：80平方千米，前后埋葬了5位清朝皇帝，以及其他皇后、嫔妃、公主阿哥，共计161人。建造历时247年(顺治十八年到光绪三十四年)。景区级别：国家AAAAA级景区。
1、九嵕山昭陵
唐太宗李世民与他的皇后文德皇后长孙氏的合葬陵墓。占地面积：200平方千米。修建时长107年(太宗贞观十年到玄宗开元二十九年)，其陵墓面积为中国帝王陵墓面积之最！景区级别：国家AAA级景区。
三国战纪貂蝉连招出装教学？
三国战纪貂蝉连招攻略：
普通连招
AAAA>（↓↘→+A )*4
…………打除许褚外的大部分BOSS都可用，后面的3个天女散花HIT数少,威力较小
AAAA>↓↘→+A>↑↓+AAA>↓↘ →+A>↓↑+A
…………打轻BOSS,威力接近半条血! 第3招↑↓+AAA 用B>A代替更容易些，但不可用↓↘→+A代替，否则第4招HIT数少，且超必接不上；如果打重BOSS,最后的超必换成↓↘→+A，这样打许褚也很实用
爆气连招
普通状态 AAAA>↓↘→+A>↓↑+A>爆气（震到）>↓↘→+A>↓↑+A
…………只对轻BOSS用,最华丽的连招
↓↑+A>爆气（震到）> (↓↘→+A)*2>←→+A
…………对除许褚外的轻重BOSS都可，最后的←→+A要打5~6hit其威力比超必还大40%，只是无法再接最后的一式也是其缺点
飞盘连招
↓↘→+A>↓↘→+A>BA>↓↘→+A>↓↑+A
…………常用连招，对轻BOSS用，有把握的话也可以将BA换成82AAA
↓↘→+A>BA>↓↘→+A>BA>↓↘→+A
…………有的时候要用到，因为BA可以躲避某些危险
↓↘→+A*5
…………推荐对曹操用，HIT不容易掉
82AAA>↓↘→+A>82AAA>↓↘→+A>↓↘→+A
…………对许褚的连招，82AAA要出的快
倒地追击
貂蝉的倒地追击难度很高
AAAA>（↓↘→+A)*4>追击>↑↓+AA>↓↘→+A*3）*3
AAAA>↓↘→+A>↑↓+AAA>↓↘→+A>↓↑+A>追击>↓+B>A>B>↑↓+AA>↓↘→+A>↓↑+A）*3
女生做UI设计师累吗？
很多人都在问女生适合学UI设计吗?女生学UI设计难吗?女生做ui设计师确实比较累，部分公司经常加班，但熬出头就好了。下面AAA教育小编就来给大家分析一下，女生到底适不适合学UI设计。
UI设计是什么：
UI设计即用户界面设计，是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。优秀的UI设计师除了要把界面设计的美观还要考虑到软件操作的极简性，要让软件的操作变得更贴合用户需求。
1.那么男生和女生哪个更加适合UI设计呢?
其实相比男生来说，女生更适合!
为什么这么说呢?UI设计师需要非常有时尚感，对色彩的把握要非常的敏锐，在这方面，女生天生就有优势，所以女生学UI设计会更容易入门一些。
除了时尚感和对色彩的敏锐，女生也更容易揣摩用户心理，这对UI设计师来说也是非常重要的。女生的心思比较细腻，更容易注意到其他人注意不到的细节。所以女生是非常适合学UI设计。
2.现在学会不会太晚了?
其实不止只有想学UI的同学问过，其它诸如原画、3D建模、U3D的同学都问过，在目前的这些职业里，学习年龄最好是18-35岁，因为35岁以后基本都已经成家立业，没时间也没精力去学。
AAA教育在UI设计班中看到最大的是82年的大姐姐..所以年龄不是限制你学习的理由，只要你想学，有足够是时间精力学，你就可以学成功!
3.学起来难吗?
UI设计入门不难，基本在培训班系统的学上四个月，就可以掌握UI设计的基本知识以及今后深入学习的方向。
当然如果选择自学的话，可能需要花费的时间更多;
不过UI涉及到的知识面很广，要想学精那就得在平时工作中不断积累经验，多看看相关方面的书籍文章，多向设计大牛们学习，最重要的还是平时自己得多动手练，多做作品，可以发布到一些设计网站上，例如站酷，让大家给你评价，这样你才能更快的发现哪些做得不足，不断改进，不断进步。
ui设计会不会经常熬夜加班公司理论上不支持加班，不过我们都是5点半把卡打了，8点钟准备回家了，回家继续赶稿，明天早上早点来上传项目，同时还要做些海报banner，插画，写前端，一个公司也不会招一个只会做界面的UI设计师，即使一个UI设计师做了很多事情同时在互联网公司也是被认为是最没有价值的，因为每一个程序员都会觉得设计就是随便放几张图片摆一摆打几个字，他们自己也会做设计。而且普遍来说互联网公司更愿意招一个长得漂亮的妹纸(即使技术很普通)，因为程序员都是抠脚大汉，一个萌妹纸能成为一道风景线。
UI设计行业现在发展迅猛，市场依然存在大量的人才缺口，同时待遇颇丰，我那两个闺蜜，也早已拿到六位数年薪。如果你想选择这个行业，那么首先恭喜你选择是正确的，行业前景是美好的，当然，你要付出的努力才能获取到相应的成果。其实没有基础也不可怕(我当时可以说就是零基础转行)，最关键的是需要注意下面这几点：
一、能够坚持下来的毅力
尤其是像我当初一样转专业学习UI设计的人，本身基础就差，一定要努力努力再努力!别人节假日出去玩，你要学习;别人谈男朋友、女朋友的时候，你要学习;别人出去聚餐嗨皮，你要学习……只要这些你能坚持下来，你会发现功夫不负有心人这句老话一点都没错。
二、扎实的技术基础
这里我想说的是，有时候选择比努力更重要，在努力之前，应该先确定的是努力的方向。如果侧重平面设计方向，Photoshop、Illustrator、CorelDRAW等这些设计软件你要玩的溜溜的;喜欢网页设计与制作的话，你需要DIV+CSS、Dreamweaver、FW、Flash等相关知识技能;做UI、UE、前端，则需在前面两者的基础上继续学习Html5、JQuery Mobile、Axure原型。不过一般来说，正规的UI设计培训机构，比如云和学院，上面说到的这些都会开设，并且会根据相应方向做不同的侧重安排。选择完之后，就要沉下心来打磨提升自己的技术了。当你的才华还撑不起你的野心时，那你就静下心来学习;当你的经济还撑不起你的梦想时，那你就该踏实工作。这句话共勉。
三、尽可能的提升自己的设计理念
听起来很虚，但却是实打实重要的一环。打个比方说程序做的是骨骼、肌肉，设计做的是外貌、品格，那么你的设计理念，就是你作品的灵魂。多数培训机构、多数人会着眼于操作技能的提升，往往忽略了这一点。关于设计理念和风格，每个人都有自己的特点，不能强行灌输或是全盘复制，但是只要有条件，你要尽可能去看别的大师的作品，博览众家之所长、开拓眼界对塑造提升自己的设计理念是行之有效的快捷方式，感谢具有时代前瞻性的云和学院，当时它就注意到这一点，非常关注对学员设计理念的培养提升，这给我奠定了很好的设计理念的基础。
四、有竞争力的项目经验
在做到上面几项之后，这个是最重要的决定性环节了。做项目一定要精选，拿企业最新的项目案例进行实训，这样理论知识才能在实操中得到检验与升华，认清自己的短板所在，从而提高动手能力，提升专业技能。
Windows下如何安装pythonpandas？
Python的pandas库是使Python成为用于数据分析的出色编程语言的一件事。Pandas使导入，分析和可视化数据变得更加容易。它建立在NumPy和matplotlib之类的软件包的基础上，使您可以方便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Eric Grinstein抓取的数据，使用Pandas分析来自流行的视频游戏评论网站IGN的视频游戏评论。哪个主机赢得了“控制台大战”(就游戏的审查而言)?该数据集将帮助我们找出答案。
当我们分析视频游戏评论时，我们将了解关键的Pandas概念，例如索引。您可以继续进行下去，并在我们的许多其他Python教程之一中或通过注册Python Pandas课程来了解有关Python和Pandas的更多信息。我们的许多其他数据科学课程也都使用Pandas。
谨记一下，本教程使用Python 3.5编写，并使用Jupyter Notebook构建。您可能使用的是Python，pandas和Jupyter的更新版本，但结果应该基本相同。
用Pandas导入数据
如果您正在使用本教程，则需要下载数据集，您可以在此处进行操作。
我们将采取的第一步是读取数据。数据以逗号分隔的值或csv文件存储，其中每行用换行分隔，每列用逗号(,)分隔。这是ign.csv文件的前几行：
如您在上方看到的，文件中的每一行代表一个游戏，该游戏已经过IGN审查。这些列包含有关该游戏的信息：
1)score_phrase— IGN如何用一个词形容游戏。这链接到它收到的分数。
2)title -游戏名称。
3)url —您可以在其中查看完整评论的URL。
4)platform -审查游戏的平台(PC，PS4等)。
5)score—游戏的得分，从1.0到10.0。
6)genre —游戏类型。
7)editors_choice- N如果游戏不是编辑选择的Y话，那么是。这与得分息息相关。
8)release_year -游戏发布的年份。
9)release_month -游戏发布的月份。
10)release_day -游戏发布的那天。
还有一个前导列，其中包含行索引值。我们可以放心地忽略此列，但稍后将深入探讨哪些索引值。
为了在Python和pandas中有效地处理数据，我们需要将csv文件读取到Pandas DataFrame中。DataFrame是表示和处理表格数据的一种方式，表格数据是表格形式的数据，例如电子表格。表格数据具有行和列的格式，就像我们的csv文件一样，但是如果我们可以将其作为表格查看，则对我们来说更易于阅读和排序。
为了读入数据，我们需要使用pandas.read_csv函数。此函数将接收一个csv文件并返回一个DataFrame。以下代码将：
a.导入pandas库。我们将其重命名为，pd以便更快地输入。这是数据分析和数据科学中的标准约定，您经常会看到导入的Pandas就像pd其他人的代码一样。
b.读ign.csv入一个DataFrame，并将结果分配给一个名为的新变量，reviews以便我们可以reviews用来引用我们的数据。
读完DataFrame后，以更直观的方式看一下我们所获得的内容将很有帮助。Pandas方便地为我们提供了两种方法，可以快速地将数据打印到表中。这些功能是：
1)DataFrame.head()—打印DataFrame的前N行，其中N是您作为参数传递给函数的数字，即DataFrame.head(7)。如果不传递任何参数，则默认值为5。
2)DataFrame.tail()—打印DataFrame的最后N行。同样，默认值为5。
我们将使用该head方法查看其中的内容reviews：
我们还可以访问pandas.DataFrame.shape属性，以查看以下行reviews：
如我们所见，所有内容均已正确读取-我们有18,625行和11列。
与类似的NumPy这样的Python软件包相比，使用Pandas的一大优势是Pandas允许我们拥有具有不同数据类型的列。在我们的数据集中，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，因此在此处使用NumPy会很困难，但Pandas和Python可以很好地处理它。
现在我们已经正确地读取了数据，让我们开始建立索引reviews以获取所需的行和列。
用Pandas索引DataFrames
之前，我们使用了该head方法来打印的第一5行reviews。我们可以使用pandas.DataFrame.iloc方法完成同样的事情。该iloc方法允许我们按位置检索行和列。为此，我们需要指定所需行的位置以及所需列的位置。下面的代码将reviews.head()通过选择行0到5，以及数据集中的所有列来复制我们的结果：
让我们更深入地研究我们的代码：我们指定了想要的rows 0:5。这意味着我们想要从position 0到(但不包括)position的行5。
第一行被认为是在位置0，所以选择行0:5给了我们行的位置0，1，2，3，和4。我们也需要所有列，并且使用快捷方式来选择它们。它的工作方式是这样的：如果我们不喜欢第一个位置值，例如:5，那是假设我们的意思0。如果我们忽略了最后一个位置值(如)0:，则假定我们是指DataFrame中的最后一行或最后一列。我们需要所有列，因此只指定了一个冒号(:)，没有任何位置。这使我们的列从0到最后一列。以下是一些索引示例以及结果：
1)reviews.iloc[:5,:]—第一5行，以及这些行的所有列。
2)reviews.iloc[:,:] —整个DataFrame。
3)reviews.iloc[5:,5:]—从位置5开始的行，从位置开始的列5。
4)reviews.iloc[:,0] —第一列，以及该列的所有行。
5)reviews.iloc[9,:] —第十行，以及该行的所有列。
按位置索引与NumPy索引非常相似。如果您想了解更多信息，可以阅读我们的NumPy教程。现在我们知道了如何按位置索引，让我们删除第一列，该列没有任何有用的信息：
在Pandas中使用标签在Python中建立索引
既然我们知道如何按位置检索行和列，那么值得研究使用DataFrames的另一种主要方法，即按标签检索行和列。与NumPy相比，Pandas的主要优势在于，每一列和每一行都有一个标签。可以处理列的位置，但是很难跟踪哪个数字对应于哪个列。
我们可以使用pandas.DataFrame.loc方法处理标签，该方法允许我们使用标签而不是位置进行索引。我们可以reviews使用以下loc方法显示前五行：
上面的内容实际上与并没有太大的不同reviews.iloc[0:5,:]。这是因为尽管行标签可以采用任何值，但我们的行标签与位置完全匹配。您可以在上方表格的最左侧看到行标签(它们以粗体显示)。您还可以通过访问DataFrame 的index属性来查看它们。我们将显示的行索引reviews：
reviews.index
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, ...], dtype='int64')
不过，索引不一定总是与位置匹配。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。
如上所示，在中some_reviews，行索引始于，10结束于20。因此，尝试loc使用小于10或大于的数字20将导致错误：
some_reviews.loc[9:21,:]
如前所述，在使用数据时，列标签可以使工作变得更加轻松。我们可以在loc方法中指定列标签，以按标签而不是按位置检索列。
我们还可以通过传入列表来一次指定多个列：
Pandas系列对象
我们可以通过几种不同的方式在Pandas中检索单个列。到目前为止，我们已经看到了两种语法：
1)reviews.iloc[:,1] —将检索第二列。
2)reviews.loc[:,"score_phrase"] —还将检索第二列。
还有第三种甚至更容易的方法来检索整列。我们可以在方括号中指定列名称，例如使用字典：
我们还可以通过以下方法使用列列表：
当我们检索单个列时，实际上是在检索Pandas Series对象。DataFrame存储表格数据，而Series存储数据的单列或单行。
我们可以验证单个列是否为系列：
我们可以手动创建系列以更好地了解其工作原理。要创建一个Series，我们在实例化它时将一个列表或NumPy数组传递给Series对象：
系列可以包含任何类型的数据，包括混合类型。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
我们可以通过将多个Series传递到DataFrame类中来创建DataFrame。在这里，我们传入刚刚创建的两个Series对象，
s1作为第一行，s2作为第二行：
我们还可以使用列表列表完成同样的事情。每个内部列表在结果DataFrame中被视为一行：
我们可以在创建DataFrame时指定列标签：
以及行标签(索引)：
还请注意，不需要缩进和单独的行。我们已经以这种方式编写了代码，以使其更易于解析，但是您经常会遇到将它们全部写成一行的情况。例如，以下代码将产生与我们在本段上方的表中看到的结果完全相同的结果：
无论如何，添加标签后，便可以使用它们对DataFrame进行索引：
columns如果将字典传递给DataFrame构造函数，则可以跳过指定关键字参数的操作。这将自动设置列名称：
PandasDataFrame方法
如前所述，pandas DataFrame中的每一列都是Series对象：
我们可以在Series对象上调用与在DataFrame上可以调用的大多数相同的方法，包括head：
Pandas Series和DataFrames还具有其他使计算更简单的方法。例如，我们可以使用pandas.Series.mean方法来查找Series的均值：
我们还可以调用类似的pandas.DataFrame.mean方法，该方法默认情况下将查找DataFrame中每个数字列的平均值：
我们可以修改axis关键字参数以mean计算每行或每列的平均值。默认情况下，axis等于0，并将计算每列的平均值。我们还可以将其设置1为计算每行的平均值。请注意，这只会计算每行中数值的平均值：
reviews.mean(axis=1)
0 510.500
1 510.500
2 510.375
3 510.125
4 510.125
5 509.750
6 508.750
7 510.250
8 508.750
9 509.750
10 509.875
11 509.875
12 509.500
13 509.250
14 509.250
...
18610 510.250
18611 508.700
18612 509.200
18613 508.000
18614 515.050
18615 515.050
18616 508.375
18617 508.600
18618 515.025
18619 514.725
18620 514.650
18621 515.000
18622 513.950
18623 515.000
18624 515.000
Length: 18625, dtype: float64
Series和DataFrames上有很多类似的方法mean。这里有一些方便的东西：
1)pandas.DataFrame.corr —查找DataFrame中各列之间的相关性。
2)pandas.DataFrame.count —计算每个DataFrame列中非空值的数量。
3)pandas.DataFrame.max —在每一列中找到最大值。
4)pandas.DataFrame.min —查找每一列中的最小值。
5)pandas.DataFrame.median —查找每列的中位数。
6)pandas.DataFrame.std —查找每列的标准偏差。
例如，我们可以使用该corr方法查看是否有任何列与关联score。这可以告诉我们最近发布的游戏获得了更高的评价(release_year)，还是在年底之前发布的游戏获得了更好的评分(release_month)：
正如我们在上面看到的那样，我们的数字列都没有与关联score，因此我们知道发布时间与评论评分并不线性相关。
DataFrame Math与Pandas
我们还可以使用pandas在Python中的Series或DataFrame对象上执行数学运算。例如，我们可以将score列中的每个值除以2以将刻度从0– 切换10到0– 5：
reviews["score"] / 2
0 4.50
1 4.50
2 4.25
3 4.25
4 4.25
5 3.50
6 1.50
7 4.50
8 1.50
9 3.50
10 3.75
11 3.75
12 3.50
13 4.50
14 4.50
...
18610 3.00
18611 2.90
18612 3.90
18613 4.00
18614 4.60
18615 4.60
18616 3.75
18617 4.20
18618 4.55
18619 3.95
18620 3.80
18621 4.50
18622 2.90
18623 5.00
18624 5.00
Name: score, Length: 18625, dtype: float64
所有常用的数学运算符在Python的工作，如+，-，*，/，和^将在系列或DataFrames大Pandas的工作，并且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
现在我们已经了解了一些Pandas的基础知识，让我们继续进行分析。我们前面看到的，平均都在值的score列reviews左右7。如果我们想找到所有得分都高于平均水平的游戏怎么办?
我们可以先进行比较。比较会将“系列”中的每个值与指定值进行比较，然后生成一个“系列”，其中包含表示比较状态的布尔值。使用Python Pandas分析视频游戏数据https://www.aaa-cg.com.cn/data/2310.html例如，我们可以看到哪些行的score值大于7：
score_filter = reviews["score"] > 7
score_filter
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 False
6 False
7 True
8 False
9 False
10 True
11 True
12 False
13 True
14 True...
18610 False
18611 False
18612 True
18613 True
18614 True
18615 True
18616 True
18617 True
18618 True
18619 True
18620 True
18621 True
18622 False
18623 True
18624 True
Name: score, Length: 18625, dtype: bool
有了布尔系列后，我们可以使用它来选择DataFrame中该系列包含value的行True。所以，我们只能选择行reviews，其中score大于7：
可以使用多个条件进行过滤。假设我们要查找针对发行Xbox One的得分超过的游戏7。在下面的代码中，我们：
a.设置两个条件的过滤器：
1)检查是否score大于7。
2)检查是否platform相等Xbox One
b.应用过滤器以reviews仅获取所需的行。
c.使用head方法打印的第一5行filtered_reviews。
在使用多个条件进行过滤时，将每个条件放在括号中并用一个&符号(&)分隔是很重要的。
Pandas图
现在我们知道如何过滤，我们可以创建图以观察的回顾分布Xbox One与的回顾分布PlayStation 4。这将帮助我们确定哪个控制台具有更好的游戏。
我们可以通过直方图来做到这一点，该直方图将绘制不同得分范围内的频率。我们可以使用pandas.DataFrame.plot方法为每个控制台制作一个直方图。该方法利用幕后的流行Python绘图库matplotlib生成美观的绘图。
该plot方法默认为绘制折线图。我们需要传入关键字参数kind="hist"来绘制直方图。在下面的代码中，我们：
a.致电%matplotlib inline以在Jupyter笔记本中设置绘图。
b.过滤reviews以仅包含有关的数据Xbox One。
c.绘制score列。
我们也可以对PS4：
从我们的直方图中可以看出，与相比，PlayStation 4具有更高评级的游戏Xbox One。
显然，这只是冰山一角，涉及到我们可以用来分析该数据集的潜在方向，但我们已经有了一个很好的开端：我们已经使用Python和pandas导入了数据集，并学会了使用各种不同的索引方法选择我们想要的数据点，并进行了一些快速的探索性数据分析，以回答我们开始时遇到的问题。
https://www.toutiao.com/i6832518344541733380/
