values参数，只计算想要的结果
agg = pd.cut(titanic["age"],[0,18,80]) # 对年龄数据列进行分段，便于观看
titanic.pivot_table(index=...:]
# 以两列制作数据透视
pd.pivot_table(df,values=["salary","score"],index="positionId")
# 同时对两列进行计算
df[["salary...","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min])
# 对不同列执行不同的计算
df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean})
时间格式转换...) # 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...).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值
df.apply(np.mean) #np.mean() 在每列上应用该函数
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