数据分析

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Pandas 按周、月、年、统计数据 第一步 将日期转为时间格式 并设置为索引 按周、月、季度、年统计数据 使用to_period()方法 优化 按月、季度和年显示数据（不统计数据） 与之前相比 日期

Pandas 多个工作表、工作簿 Pandas 读取多个工作表 注意一定要设置sheet_name=None 设置后读取的数据返回的结果是按 工作表名：数据 的字典 不设置 默认读取第一个工作表内容

Pandas操作入门 索引 创建&增加 方法一： 方法二： 多层索引 不删除设置的索引列、 增加索引（保留原索引） 删除（还原） 默认删除所有级别索引 name从索引变成了列 注意： 如果在设置索引时

Pandas数据读取与输出 Pandas中常见数据的读取和输出 格式 文件格式 读取函数 写入函数 binary Excel rean_excel to_excel text CSV read_csv

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