pandas快速入门与进阶

本文介绍了实际处理数据是常用的数据去重方法，即Dataframe的drop_duplicates方法，包括drop_duplicates方法的具体介绍、以及传递不同函数时的使用用例。

本文介绍了Dataframe的apply方法，包括apply方法的具体介绍、以及传递不同函数时的使用用例。

本文介绍了Series的apply方法，包括apply方法的具体介绍、以及传递不同函数时的使用用例。

本文介绍了pandas中的pivot方法重塑dataframe，包括方法的参数、以及传递不同参数时的使用案例。

本文介绍了DataFrame的保存与加载，可以保存为csv、html、json、excel等文件格式。

本文介绍了DataFrame的自动对齐、缺失值处理、分组聚合、数据透视表和预览函数，在处理大型DataFrame时非常实用。

本文介绍了DataFrame的运算、DataFrame的合并和DataFrame中代表类别的值的处理。

本文介绍了DataFrame的转置、使用eval函数计算表达式、在DataFrame中查询、排序以及绘制DataFrame。

本文介绍了DataFrame的多种创建方式、行索引访问和列索引访问、多级索引、向DataFrame中添加新列等操作。

本文介绍了使用Series来处理时间，包括生成DatetimeIndex和PeriodIndex、时间序列重采样、上采样和差值、时区的处理和时间段的处理。

本文介绍了pandas中重要的数据结构之一Series对象，包括创建Series、Series的名称、索引、分别根据字典和标量初始化、自动对其、绘制Series。