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来自bit.ly的1.usa.gov数据

open(path).readline()#读取某文件第一行

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纯Python代码对时区进行计数

time_zone=[rec['tz'] for rec in records if 'tz' in rec]
*1.判断if 'tz' in rec（有没有时区字段） 2.for rec in records（遍历） 3.赋值给rec['tz'] （将rec其中的‘tz’字段拿出来）赋值给list

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defaultdict(int) [from collections import defaultdict]#所有值初始化为0 初始化赋值
The Python Standard Library
sort() 排序
sort函数
C0llections.Counter对象 计数
The Python Standard Library

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利用pandas对时区进行计数

from pandas import DataFrame,Series
Dataframe是pandas中最重要的数据结构，它用于将数据表示为一个表格
Series是Pandas中最基本的对象，Series类似一种一维数组,可以自己建立索引；对象有字典功能。
具体
frame输出形式是摘要视图（summary view),主要用于较大的DataFrame对象

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Series.value_counts pandas.DataFrame.fillna

"
Series.value_counts（_normalize = False_，_sort = True_，_ascending = False_，_bins = None_，_dropna = True _）[[来源]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.23.3/pandas/core/base.py#L1008-L1039)[](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.value_counts.html#pandas.Series.value_counts "这个定义的固定链接")
返回包含唯一值计数的对象。
生成的对象将按降序排列，以便第一个元素是最常出现的元素。默认情况下排除NA值。
参数：
normalize：boolean，默认为False
*如果为True，则返回的对象将包含唯一值的相对频率。
sort：boolean，默认为True
*按值排序
ascending：boolean，默认值为False
*按降序排序
bins：integer, optional
*而不是计算值，将它们分组为半开箱，为pd.cut提供便利，仅适用于数字数据
dropna：boolean，默认为True
*不包括NaN的数量。
返回：
counts: Series
“
 DataFrame.fillna（_value = None_，_method = None_，_axis = None_，_inplace = False_，_limit = None_，_downcast = None_，_** kwargs _）[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.23.3/pandas/core/frame.py#L3783-L3790)[](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html#pandas.DataFrame.fillna "这个定义的固定链接")
使用指定的方法填充NA / NaN值
参数：
value：scalar, dict, Series, or DataFrame
*用于填充孔的值（例如0），或者用于指定每个索引（对于Series）或列（对于DataFrame）使用哪个值的值的Dict / Series / DataFrame。（不会填写dict / Series / DataFrame中的值）。该值不能是列表。
method ：{'backfill'，'bfill'，'pad'，'ffill'，None}，默认无
*用于填充重新索引的填充孔的方法系列填充/填充：将最后有效观察向前传播到下一个有效回填/填充：使用NEXT有效观察填补空白
axis  ： {0或'索引'，1或'列'}
inplace：布尔值，默认为False
*如果为True，请填写。注意：这将修改此对象上的任何其他视图（例如，DataFrame中列的无副本切片）。
limit：int，默认无
*如果指定了method，则这是向前/向后填充的连续NaN值的最大数量。换句话说，如果存在超过此数量的连续NaN的间隙，则仅部分填充。如果未指定method，则这是沿整个轴填充NaN的最大条目数。如果不是None，则必须大于0。
downcast：dict，默认为None
*如果可能的话，可以使用item-> dtype表示向下转换的dict，或者尝试向下转换为适当的相等类型的字符串'infer'（例如，如果可能的话，将float64转换为int64）
返回： 
填充： DataFrame
“

framedata全打印的时候可以看到许多NAN字符便是缺失值，空字符串即为未知值
*fillna可以替换缺失值，
*未知值由布尔类型索引加以替换（无需一一遍历）

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为熟悉pandas，我们再来看看字段a，该字段含有执行URL短缩操作的浏览器、设备、应用程序的相关信息：

rame['a'][1]
# u'GoogleMaps/RochesterNY'
frame['a'][59]
# u'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 5_1 like Mac OS X) AppleWebKit/534.46 (KHTML, like Gecko) Mobile/9B176'

ataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
[source]¶
Remove missing values.

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*Windows和非Windows用户对时区统计信息进行分解，为简单起见，我们假定字段a中含有"Windows"就认为
该用户为Windows用户，反之就认为为非Windows用户。

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DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)
[source]
DataFrame.size
[source]
返回一个int，表示此对象中的元素数。
如果是Series，则返回行数。否则返回行数乘以DataFrame的列数。
DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None)
[source]¶
Pivot a level of the (necessarily hierarchical) index labels, returning a DataFrame having a new level of column labels whose inner-most level consists of the pivoted index labels. If the index is not a MultiIndex, the output will be a Series (the analogue of stack when the columns are not a MultiIndex). The level involved will automatically get sorted.

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Series.argsort（axis = 0，kind ='quicksort'，_order = None _）
[来源]
覆盖ndarray。argsort。取消该值，省略NA / null值，并将结果放在与非NA值相同的位置

根据agg_counts中的行数构造了一个间接索引数组

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为看清楚Windows用户的相对比例，因此可以将各行规范化为‘总计为1’并重新绘图

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参考文章 //www.greatytc.com/p/e2247ce9c42c