摘要：
1. Series 通过字典创建,字典的键就是索引 2. DataFrame loc 阅读全文
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对缺失值的处理 其他的时间偏移量 阅读全文
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1. 经过统计得到多维度指标数据 时间转化 转化后之后可以利用时间对象获取更多的数据 2. stack df.stack(level=-1, dropna=True) level 代表多层索引的最内层，可以通过 0 1 2等制定多层索引的对应层 dropna 是否删除空值 将column变为inde 阅读全文
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1. 数值按分组归一化 2. 获取每个分组top n的数据 阅读全文
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map 用于series值的转化 传入一个映射字典或者一个函数都行 传入字典 传入函数 apply 用于series 和 DataFrame 的转化 Seriesa.apply(function) 函数的参数是每个值 DataFrame.apply(function) 函数的参数是每个series 阅读全文
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打包python程序为exe可执行文件 阅读全文
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##groupby 单组groupby 多列groupby as_index 参数 取消二级索引 同时查看多种数据统计 查看单列的结果数据 不同列使用不同的聚合函数 遍历聚合后的分组 可以把聚合后的结果理解为一个生成器，而且像py的字典一样，聚合后的每个对象都是一个df对象 聚合后是一个pd的Dat 阅读全文
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