如「& ~ |」,代表了与、非、或。...当参数axis的值为0时,纵向合并。
当参数axis的值为1时,横向合并。...# ignore_index=True表示忽略两表原先的行索引,合并并重新排序索引,drop_duplicates()表示去重
print(pd.concat([df1, df2], ignore_index...'age']].mean())
# 对性别分组,获取性别的计数值
print(df.groupby(['gender'])[['gender']].count())
# 多重索引
print(df.groupby...(['gender', 'date'])['age', 'praise'].agg(['mean', 'max', 'min', 'count']))
输出结果,这里只展示计数的结果,也是平常用的比较多的