'] # 按索引选取数据
df.iloc[0,:] # 返回第⼀⾏
df.iloc[0,0] # 返回第⼀列的第⼀个元素
df.loc[0,:] # 返回第⼀⾏（索引为默认的数字时，⽤法同df.iloc...() # 检查DataFrame对象中的⾮空值，并返回⼀个Boolean数组
df.dropna() # 删除所有包含空值的⾏
df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列
df.dropna...(axis=1,thresh=n) # 删除所有⼩于n个⾮空值的⾏
df.fillna(value=x) # ⽤x替换DataFrame对象中所有的空值，⽀持
df[column_name].fillna...、最⼩值的数据透视表
df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持
df.groupby(col1).col2.agg(['min','max...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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