概述
Python3数据科学汇总: https://blog.csdn.net/weixin_41793113/article/details/99707225
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
s1 = Series([1,2,3], index=['A','B','C'])
s1
s2 = Series([4,5,6,7], index=['B','C','D','E'])
s2
s1 + s2
##你会发现,索引相同的,数值加在一起了 ,s1,s2没有一起出现的索引取NaN
# Dataframe的运算
df1 = DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2), index=['A','B'], columns=['BJ','SH'])
df1
df2 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['A','B','C'], columns=['BJ','SH','GZ'])
df2
df1 + df2 ##加减法规律和Series类似
df3 = DataFrame([[1,2,3],[4,5,np.nan],[7,8,9]],index=['A','B','C'],columns=['c1','c2','c3'])
df3 ##创建数据df3
df3.sum() ##默认axis=0
df3.sum(axis=1)
df3.min() ##查看最小值
df3.max() ##查看最大值 默认axis=0 即每一行中的max
df3.describe() ##查看各种数据
df3.info() ##
最后
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