python数据分析

这是pandas系列第三十一篇，主要讲述了数据按照Series分组的情形。大体包括按一个Series分组、按多个Series分组、分组和聚合按照不同的Series进行这3方面的内容

这是pandas系列第三十篇，主要讲述了数据分组相关的知识。大体包括按一列分组、按多列分组、分组和聚合按照不同的列进行这3方面的内容

这是pandas系列第二十九篇，主要讲述了 时间偏移相关的内容。主要有2种方式:一种是借助timedelta，另一种是pandas中的日期偏移量date offset

这是pandas系列第二十八篇，主要讲述了时间索引相关的内容，具体包括索引是时间格式的DataFrame结构以及索引不是时间格式的DataFrame结构这2种情形下通过时间筛选数据的办法

这是pandas系列第二十七篇，主要讲述了相关系数相关的内容，具体包括相关性指标以及相关性运算这些内容。

这是pandas系列第二十六篇，主要讲述了获取众数和分位数的操作，包括单个行列、多个行列和全表操作这3种形式的获取

这是pandas系列第二十五篇，主要讲述了方差和标准差这2个常见的统计处理指标，也包括单个行列、多个行列和全表操作这3种形式

这是pandas系列第二十四篇，主要讲述了获取非空值个数统计和求和这2个常见的数值处理操作，包括单个行列、多个行列和全表操作这3种形式

这是pandas系列第二十三篇，主要讲述了获取平均数和中位数的操作，同样也包括单个行列、多个行列和全表操作这3种形式的获取

这是pandas系列第二十二篇，主要讲述了获取最大值和最小值的操作，包括单个行列、多个行列和全表操作这3种形式的获取

这是pandas系列第二十一篇，主要讲述了两列之间的算术运算(就是加减乘除)和比较运算(比大小)，是整个系列中最简单的一篇了。

这是pandas系列第二十篇，主要讲述了行列互换和索引重塑。其中，行列互换类似于矩阵转置，索引重塑是说将数据的表格型结构和树形结构之间的相互转换。

这是pandas系列第十九篇，主要讲述了唯一值获取以及区间切分这2方面的内容。其中，唯一值获取是前面重复值处理的延续，而区间切分是为了观察数据整体的分布状况。

这是pandas系列第十八篇，主要围绕数值计数和数值查找展开。其中，数值计数包括个数统计和占比统计，数值查找包括按列查找和全表查找这2种查找方式

这是pandas系列第十七篇，主要讲述了数值删除的内容，主要包含按行删除和按列删除这2大类，每类下面又有按照索引删除和按照位置删除这2种删除方式

这是pandas系列第十六篇，主要讲述了数值排名的内容，这一篇方法不多，参数取值比较难于理解，所以本文重点在于对参数取值的情形的展示与分析上。

这是pandas系列第十五篇，主要讲述了数值排序的内容，介绍了按一列数值和多列数值进行排序这2种方式，以及排序过程中对缺失值的处理等内容。

这是pandas系列第十四篇，主要讲述了数值替换，包括一对一替换，多对一替换和多对多替换这3种替换方式。

这是pandas系列第十三篇，主要围绕行列同时选择数据来展开，主要包含普通索引+普通索引, 位置索引+位置索引, 布尔索引+普通索引, 切片索引+切片索引这4种方式。

这是pandas系列第十二篇，主要围绕按行选择数据展开，和上一篇按列筛选一样， 也分为利用普通索引和位置索引这2种索引方式进行数据的筛选。