] # 删除列
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...'utype', 'site_id', 'p_day'], inplace=True)
dd.sort_index(inplace=True) # 按索引排序
dd.loc['新访客', 2, '2019...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] # 返回按列col1进行分组后...,列col2的均值
# 创建一个按列col1进行分组,并计算col2和col3的最大值的数据透视表
df.pivot_table(index=col1,
values=[col2...col1分组的所有列的均值
# 按列将其他列转行
pd.melt(df, id_vars=["day"], var_name='city', value_name='temperature')
# 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表