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大家好，我是菜鸟兄弟。大家好，我是菜鸟兄弟。大家好，我是菜鸟兄弟。大家好，我是菜鸟兄弟。

Pandas 它是一种常用的数据挖掘工具，掌握使用中的功能是非常重要的。在本文中，我们将借助 Pandas 各种操作中的各种操作。在各种行动中。各种操作。

sort_values

(dogs[dogs[size] == medium]
 .sort_values(type)
 .groupby(type).median()
)

实施步骤。执行步骤。实施步骤。

• size筛选到部分行的列筛选出部分行的列筛选出部分行的列

• 然后转换行的类型

• 按照type对列进行分组，并计算中位数。对列进行分组，对中位数进行计算

selecting a column

---

dogs[longevity]

groupby + mean

dogs.groupby(size).mean()

实施步骤。执行步骤。实施步骤。

• 根据数据放置数据按照数据放置数据size进行分组

• 组内聚合操作组内聚合

grouping multiple columns

---

dogs.groupby([type, size])

groupby + multi aggregation

(dogs
  .sort_values(size)
  .groupby(size)[height]
  .agg([sum, mean, std])
)

执行步骤

• 按照size按列排序数据列排序数据列按列排序数据

• 按照size进行分组

• 对于中的组针对中的分组进行分组height进行计算

filtering for columns

---

df.loc[:, df.loc[two] <= 20]

filtering for rows

dogs.loc[(dogs[size] == medium) & (dogs[longevity] > 12), breed]

dropping columns

dogs.drop(columns=[type])

joining

ppl.join(dogs)

merging

ppl.merge(dogs, left_on=likes, right_on=breed, how=left)

pivot table

dogs.pivot_table(index=size, columns=kids, values=price)

melting

dogs.melt()

pivoting

dogs.pivot(index=size, columns=kids)

stacking column index

dogs.stack()

unstacking row index

dogs.unstack()

resetting index

dogs.reset_index()

setting index

dogs.set_index(breed)

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