Pandas当中dataFrame的常用操作

DataFrame是Pandas库的核心数据结构，它类似于二维表格，每一行代表一条记录，每一列代表一个变量。DataFrame支持大量的操作，例如：

1. **选择/过滤数据**：可以使用列名选择特定列，使用loc[]和iloc[]函数按标签或位置选择行和列。

   df['column_name'] 或 df.loc[row_indexer, column_indexer]

2. **合并/拼接**：merge()用于按照某个键将两个或更多DataFrame合并，concat()则用于水平或垂直堆叠数据。

3. **统计计算**：describe()提供描述性统计信息，sum(), mean(), max(), min(), count()等用于聚合数据。

4. **排序**：sort_values()可以根据列值对数据框进行排序。

5. **分组**：groupby()用于基于一列或多列对数据进行分组并应用各种聚合函数。

6. **数据清洗**：dropna()删除缺失值，fillna()填充缺失值。

7. **重塑数据**：pivot()可以改变DataFrame的形状，如将列转换成行或将行转换成列。

8. **透视表**：pct_change()用于计算百分比变化，crosstab()可以创建交叉表来进行计数分析。