','C','D'] # 将列表作为列名
df = pd.DataFrame(num_arr, index = dates, columns = columns)
df
从CSV中创建 DataFrame...(data, index=labels)
df
显示df的基础信息,包括行的数量;列名;每一列值的数量、类型
df.info()
# 方法二
# df.describe()
展示df的前3行
df.iloc...(df)
df.sum().idxmin()
给定DataFrame,求A列每个值的前3的B的值的和
df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),...,有列A, B,A的值在1-100(含),对A列每10步长,求对应的B的和
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,11,11,33,34,35,40,79,99],...'] = df['FlightNumber'].interpolate().astype(int)
df
将From_To列从_分开,分成From, To两列,并删除原始列
temp = df.From_To.str.split