Pandas学习笔记—002

基础用法

1. df.head(n) 和 df.tail()

默认n=5，同时n还可以取负值，对于head来说就是展示df[:-n],对于tail来说就是展示df[-n:]

2. 合并重叠数据集

有时，要合并两个相似的数据集，两个数据集里的其中一个的数据比另一个多。
比如，展示特定经济指标的两个数据序列，其中一个是“高质量”指标，
另一个是“低质量”指标。一般来说，低质量序列可能包含更多的历史数据，或覆盖更广的数据。
因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个
DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。

函数df1.combine_first(df2): 由df2只填df1的NaN值

3. 描述性统计

函数	描述
count	统计非空值数量
sum	汇总值
mean	平均值
mad	平均绝对偏差
median	算数中位数
min	最小值
max	最大值
mode	众数
abs	绝对值
prod	乘积
std	贝塞尔校正的样本标准偏差
var	无偏方差
sem	平均值的标准误差
skew	样本偏度 (第三阶)
kurt	样本峰度 (第四阶)
quantile	样本分位数 (不同 % 的值)
cumsum	累加
cumprod	累乘
cummax	累积最大值
cummin	累积最小值
describe	数据总描述