一：pandas时间序列

        1.1为什么要学习pandas中的时间序列

               不管在什么行业，时间序列都是一种非常重要的数据形式，很多统计数据以及数据的规律也都和时间序列有着非常重要的联系，而且在pandas中处理时间序列是非常简单的

        1.2生成一段时间范围

                pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D')

                start和end以及freq配合能够生成start和end范围内以频率freq的一组时间索引

                start和periods以及freq配合能够生成从start开始的频率为freq的periods个时间索引

        1.3关于频率的更多缩写

                

        1.4pandas重采样

                重采样：指的是将时间序列从一个频率转化为另一个频率进行处理的过程，将高频率数据转化为低频率数据为降采样，低频率转化为高频率为升采样

                 pandas提供了一个resample的方法来帮助我们实现频率转化

        1.5案列

                现在我们有2015到2017年25万条911的紧急电话的数据，请统计出出这些数据中不同类型的紧急情况的次数

                

         1.6案列

                1.统计出911数据中不同月份电话次数的变化情况

                        

                        

                         

                         

                2.1.统计出911数据中不同月份不同类型的电话的次数的变化情况

                        

                         

二：pandas案列

        2.1现在我们有北上广、深圳、和沈阳5个城市空气质量数据，请绘制出5个城市的PM2.5随时间的变化情况