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Pandas is a popular Python package used for practical, real-world data analysis. It provides efficient, fast, and high-performance data structures that make data exploration and analysis very easy. This learner's guide will help you through a comprehensive set of features provided by the pandas library to perform efficient data manipulation and analysis.

Pandas使用这些函数处理缺失值： isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series dropna：丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df fillna：填充空值 value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值） method : 等于ffill使用前

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法 如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) df Count Mt Sp Value 0 3 s1 a 1 1 2 s1 b 2 2 5 s2 c 3 3 10 s2

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