python中dataframe函数用法
DataFrame 是 pandas 的一个核心对象，它可以以表格的形式表示数据。 pandas 的 DataFrame 主要包含以下几个方面的使用：
1.构造 DataFrame：可以通过列表、字典、CSV 文件等方式构造 DataFrame。
2.基本操作：包括选择、添加、删除、重命名、排序、索引等操作。
3.数据清洗：主要是缺失值的处理、重复值的处理、数据类型转换等。
4.数据分析：可以进行分组聚合、透视表、合并、统计等数据分析处理。
下面具体讲解一下 DataFrame 函数的用法：
merge函数1. read_csv(): 用于读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame 对象。
2. head(): 返回 DataFrame 的前几行，默认返回前五行。
3. tail(): 返回 DataFrame 的后几行，默认返回后五行。
4. loc[]: 使用标签来选择行。
5. iloc[]: 使用整数索引来选择行。
6. dropna(): 删除 DataFrame 中的缺失值。
7. fillna(): 使用给定的值或插值方法填充缺失值。
8. merge(): 按照指定的列将两个 DataFrame 按行合并。
9. groupby(): 按照指定的列对 DataFrame 进行分组，然后对每个分组进行相应的操作。
10. pivot_table(): 用于创建透视表，可以理解为按照指定的行、列进行分组，然后对每个分组进行相应的操作。
11. to_csv(): 将 DataFrame 转换为 CSV 文件。

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