有趣的事，Python永远不会缺席！

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jupyter 代码 原文件及数据集提取连接

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1  Pandas对象简介1.1  Pandas的Series对象1.1.1  创建Series对象1.2  Pandas的DataFrame对象1.2.1  创建DataFrame对象1.3  Pandas的Index对象2  数据取值与选择2.1  Series数据选择方法2.1.1  将Series看作字典2.1.2  将Series看作一维数组2.1.3  索引器：loc、iloc和ix2.2  DataFrame数据选择方法2.2.1  将DataFrame看作字典2.2.2  将DataFrame看作二维数组2.2.3  其他取值方法3  Pandas数值运算方法4  索引对齐4.1  Series索引对齐4.2  DataFrame索引对齐4.3  DataFrame与Series的运算5  处理缺失值5.1  Pandas的缺失值5.1.1  None：Python对象类型的缺失值5.1.2  NaN：数值类型的缺失值5.1.3  Pandas中NaN和None的差异5.2  处理缺失值5.2.1  发现缺失值5.2.2  剔除缺失值5.2.3  填充缺失值6  层级索引6.1  pandas多级索引6.2  多级索引的创建方法6.3  多级列索引6.4  多级索引的取值和切片6.4.1  Series多级索引6.4.2  DataFrame多级索引7  多级索引的行列转换7.1  有序索引和无序索引7.2  索引stack与unstack7.3  索引的设置与重置8  多级索引的数据累计方法9  Concat与Append操作9.1  NumPy数组的合并9.2  通过pd.concat实现简易合并9.3  索引重复9.4  append()方法10  合并与连接merge10.1  数据连接的类型10.1.1  一对一连接10.1.2  多对一连接10.1.3  多对多连接10.2  设置数据合并的键10.3  left_index与right_index参数10.4  设置数据连接的集合操作规则10.5  suffixes参数

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

结果　　　

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