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Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。pandas
可以使用中括号取单个索引，或者中括号里一个列表取多个索引。使得两个Series进行相加。可以使用pd.isnull()，pd.notnull()，或s.isnull(),notnull()函数检测缺失数据。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。
从源数据转化使用数据透式表的话，最终的样式不方便筛选，存在合并单元格。实际想转化为中间的样式。table = pd.pivot_table(df, values=‘销售额‘, index=[‘地区‘, ‘时间‘],关于 stack 和 unstack 也可
计算的时候总共分3步，1到2是第二组......lower: i. 这组数据中的小值 higher: j. 这组数据中的大值，fraction 是第三步中的小数部分，意思是当前这组数据的0到1的分位数
从网络采集来的数据集往往是杂乱无章的，而使用 Python 处理字符串往往是比较容易的，Pandas 同样提供了一系列向量化字符串操作方法。如果用函数向量化的方法，对上面的 Series 中的字符串进行处理，比如所有单词的首写字母都转化为大写，是可行的，但
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