pandas datautil

引用中提到了pandas内置的IndexSlice对象，它可以用来实现DataFrame多级索引的切片。这个对象可以帮助我们对多级索引的数据进行更方便的操作和筛选。中提到，pandas可以通过一组Timestamp对象创建一个可以作为Series或DataFrame索引的DatetimeIndex。这个功能可以帮助我们更好地处理时间序列数据，进行时间相关的操作和分析。中提到了apply()函数，它可以输入一个DataFrame，并返回一个Pandas对象（DataFrame或Series）或一个标量（单个数值）。这个函数在数据处理和分析中非常常用，可以帮助我们对DataFrame进行自定义的操作和计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [三、Pandas入门](https://blog.csdn.net/Norni/article/details/115714784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Pandas入门](https://blog.csdn.net/xiaopihaierletian/article/details/127483210)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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