pandas 参数
Pandas 是一个 Python 数据分析库，提供了大量的数据结构和数据分析工具。以下是 Pandas 的一些常用参数：
1. read_csv() 函数参数：
    `filepath_or_buffer`: 文件路径或类似文件的对象。
    `sep/delimiter`: 用于分隔数据的字符或字符序列。默认为 `,`。
    `header`: 用于表示列名的行号。默认为 `0`。
    `names`: 列名列表。
    `index_col`: 用作索引的列。
    `usecols`: 需要读取的列。
    `skiprows`: 需要跳过的行数。
    `na_values`: 用于识别缺失值的字符串或序列。
    `dtype`: 数据类型。
    `parse_dates`: 需要解析为日期的列。
    `date_parser`: 日期解析函数。
2. DataFrame 构造函数参数：
    `data`: 数据源，可以是数组、列表、字典等。
    `index`: 行索引。
    `columns`: 列名。
    `dtype`: 数据类型。
3. to_csv() 方法参数：
    `path`: 输出文件的路径。
    `sep/delimiter`: 用于分隔数据的字符或字符序列。默认为 `,`。
    `header`: 是否写入列名。默认为 `True`。
    `index`: 是否写入行索引。默认为 `True`。
4. groupby() 方法参数：
    `by`: 分组依据的列或函数。
    `axis`: 分组轴，默认为 0（行）。
merge函数
5. merge() 方法参数：
    `other`: 要合并的 DataFrame 或 Series。
    `how`: 合并方式，默认为 `inner`，可选值为 `inner`, `outer`, `left`, `right`。
    `on`: 合并的列名。默认为 None。
    `left_on/right_on`: 左/右 DataFrame 的合并列名。
    `left_index/right_index`: 是否使用左/右 DataFrame 的索引作为合并键。默认为 False。
6. sort_values() 方法参数：
    `by`: 排序依据的列或值序列。
    `axis`: 排序轴，默认为 0（行）。
    `kind`: 排序算法，默认为 'quicksort'，可选值为 'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'。
7. loc[] 和 iloc[] 属性参数：
    通过标签选择数据，如 [row_labels, column_labels]。
8. 其他常用参数：
    drop() 方法参数：删除指定的行或列。例如，`('column_name')` 或 `(labels='row_label')`。

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