导⼊数据
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查看数据
数据选取
数据处理
数据分组和排序
数据合并
# 在使用之前，需要导入pandas库
import pandas as pd
导⼊数据
这里我为大家总结7个常见用法。...降序排列数据
df.groupby(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象
df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象
df.groupby...(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean])
df.pivot_table(index=...col1,values=[col2,col3],aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建⼀个按列col1进⾏分组，计算col2的最⼤值和col3的最⼤值、最⼩值的数据透视表...df1.append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部
df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应
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