Panel Panel很少使用，然而是很重要的三维数据容器。Panel data源于经济学，也是pan(el)-da(ta)-s的来源。在交叉分析中，坐标轴的名称略显随意 items: axis 0 代表DataFrame的item major_axis: axis 1 代表DataFrames的index(行) minor_axis: axis 2 代表DataFrames的列
DataFrame DataFrame是二维标记数据结构，列可以是不同的数据类型。它是最常用的pandas对象，像Series一样可以接收多种输入：lists、dicts、series和DataFrame等。初始化对象时，除了数据还可以传index和columns这两个参数。
Operator.itemgetter函数 operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号（即需要获取的数据在对象中的序号），下面看例子。 a = [1,2,3] b=operator.itemgetter(1) //定义函数b，获取对象的第1个域的值 2 b=operator.itemgetter(1,0) //定义函数b，获取对象的第1个域和第0个的值 b(a) (2, 1) 要注意，operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值。sorted函数 Python内置的排序函数sorted可以对list或者iterator进行排序，官网文档见：http://docs.python.org/2/library/functions.html?highlight=sorted#sorted，该函数原型为：sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
参数解释：
（1）iterable指定要排序的list或者iterable，不用多说；（2）cmp为函数，指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数，如： students为类对象的list，没个成员有三个域，用sorted进行比较时可以自己定cmp函数，例如这里要通过比较第三个数据成员来排序，代码可以这样写： students = [(‘john’, ‘A’, 15), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘dave’, ‘B’, 10)] sorted(students, key=lambda student : student[2])（3）key为函数，指定取待排序元素的哪一项进行排序，函数用上面的例子来说明，代码如下： sorted(students, key=lambda student : student[2]) key指定的lambda函数功能是去元素student的第三个域（即：student[2]），因此sorted排序时，会以students所有元素的第三个域来进行排序。
有了上面的operator.itemgetter函数，也可以用该函数来实现，例如要通过student的第三个域排序，可以这么写： sorted(students, key=operator.itemgetter(2)) sorted函数也可以进行多级排序，例如要根据第二个域和第三个域进行排序，可以这么写： sorted(students, key=operator.itemgetter(1,2)) 即先跟句第二个域排序，再根据第三个域排序。
（4）reverse参数就不用多说了，是一个bool变量，表示升序还是降序排列，默认为false（升序排列），定义为True时将按降序排列。sorted函数更多的例子可以参考官网文档：https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting/。
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