]) # 对年龄数据列进行分段，便于观看
titanic.pivot_table(index=['sex','age'], columns='class',values=['survived','fare...大于0.5的行
df.sort_values(col1) # 按col1升序对值进行排序
df.sort_values(col2,ascending=False...) # 按col2 降序对值进行 排序
df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) #按 col1 升序排序，然后 col2 按降序排序...# 将df2添加 df1的末尾 （各列应相同）
pd.concat([df1, df2],axis=1) # 将 df1的列添加到df2的末尾 （行应相同）
df1.join(df2,on...=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'
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