2万字！Pandas 操作大全！

主要观点总结

Pandas是一个用于数据分析和处理的Python库，它提供了数据帧(DataFrame)和序列(Series)等数据结构，支持排序、按多列排序、添加列、快速元素搜索、按列连接、按列分组、数据透视表、多索引等操作。Pandas通过处理缺失值，支持各种统计函数，并允许用户以类似SQL的语法查询数据。Pandas对数据处理提供了灵活和强大的支持，并提供了多种方法来读取和写入数据，包括CSV文件、Excel等。Pandas还支持对多索引DataFrame进行各种操作，包括创建、读取、写入、排序、算术等。

关键观点总结

关键观点1: Pandas提供数据帧(DataFrame)和序列(Series)数据结构

DataFrame是二维表格，Series是一维数组，支持各种数据处理操作。

关键观点2: Pandas支持排序和按多列排序

可以通过参数指定排序的列，并按升序或降序排列。

关键观点3: Pandas支持添加列和快速元素搜索

使用DataFrame的append方法或Series的assign方法可以添加新列，快速元素搜索则通过索引器实现。

关键观点4: Pandas支持按列连接和按列分组

可以使用join或merge函数连接不同的DataFrame，并按列进行分组。

关键观点5: Pandas支持数据透视表

数据透视表是一种将多维数据转化为二维表格的工具，可以方便地从不同角度查看数据。

关键观点6: Pandas支持多索引

多索引可以唯一地标识DataFrame的每一行，支持复杂的数据结构。

关键观点7: Pandas支持各种统计函数

Pandas提供了全方位的统计函数，可以计算数据的均值、中位数、标准差等。

关键观点8: Pandas支持读写多种数据格式

Pandas可以读取CSV文件、Excel等格式的数据，并可以将数据保存为这些格式。

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