pandas封装函数
    Pandas是一种数据分析工具，许多人都使用它来处理和分析数据。但是，如果你是Pandas的新手，你可能会发现使用它有些棘手。为了让你更容易地利用Pandas来分析数据，我们可以使用一些封装函数，这些函数可以帮助你简化代码。
    Pandas中的封装函数是指一些函数，这些函数可以处理一些通用的数据分析任务，例如将数据导入到DataFrame中、处理缺失值、数据筛选和排序等。这些函数可以帮助你节省时间和减少代码量，同时也会使你的代码更容易阅读和理解。
    下面是一些常用的Pandas封装函数：
    1. pd.read_csv()：将csv文件导入为DataFrame。
    2. df.isnull()：检查DataFrame中的缺失值。
    3. df.dropna()：删除DataFrame中的缺失值。
    4. df.fillna()：将DataFrame中的缺失值用指定值进行填充。
    5. df.groupby()：将DataFrame按照指定的列进行分组。
    6. df.sort_values()：按照指定列的值进行排序。
    7. df.merge()：将两个DataFrame按照指定的列进行合并。
    8. df.pivot_table()：创建一个透视表。
    9. df.apply()：对DataFrame中的每一行或每一列应用一个函数。
    10. pd.to_excel()：将DataFrame导出到Excel文件中。
    这些封装函数可以帮助你快速地进行数据分析和处理。当然，这里只是列举了一些常用的函数，如果你需要进行更复杂的数据处理，你可能需要查阅Pandas的文档或者自己编写一些函数。但是，使用这些封装函数可以为你提供很好的起点，让你更容易地开始使用Pandas进行数据分析。merge函数

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