1、sorted函数，
sorted(iterable,key,reverse)，
sorted一共有iterable，key，reverse这三个参数。
其中iterable表示可以迭代的对象，例如可以是dict.items()、dict.keys()等，
key是一个函数，用来选取参与比较的元素，
reverse则是用来指定排序是倒序还是顺序，reve......
np.triu与np.tril
例如
q=np.triu(np.ones((5,5)), k=0)
np.triu返回上三角矩阵,np.tril返回下三角矩阵。值得说的是参数k。 k表示从第几条对角线起保留数据。 正值是主对角线往上数，负值 是往下数。k=0时表示从主对角线开始保留。下面以5*5矩阵及triu 函数为例，不同的k参数的结果：
k......
需求：dataframe中两列需要合并成一列，字符串并用“—”连接
解决：
df["ydate"] =df["y"].map(str) +"-"+ df["date"].map(str)
如果是两列数值相加，则直接两列相加即可
df["add"] =df["a"] + df["b"]
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版权声明：本文为C......
用pandas 计算复数，需要先声明dtypes=complex，否则会忽略虚部
考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性，那么就不难理解二者的以下属性：
ndim/shape/dtypes/size/T，分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果。
其中，由于pandas允许数据类型是异构的，各列之间可能含有多种不同的数据类......
python中list类型自带的添加元素的成员方法有三种：append（追加），insert（插入），extend（扩展）。
list().append()
成员方法append用来向 list 尾端追加单个元素，如果此元素为复合类型对象，则将此对象作为一个整体追加在 list 末尾。例如：
lt = list()
lt.append('......
# 将 DataFrame 写入 CSV 文件，并在第一行插入新的数据
df.to_csv('test.csv', mode='a', header=True, index=False)
fillna()函数的用法
fillna(axis,mthod,limit,inplace)
axis：这个参数取1时，表示按照行来填充，取0时表示按照列来填充。默认为0，即按照列。和dropna函数的刚好相反。
method：这个参数的意思是填充的方式，如果为‘ffill’，则是将这个空值的前一个数据复制给这个空值；如果为‘bfill’，则是......
set_index():
函数原型：
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False,
inplace=False, verify_integrity=False)
参数解释：
keys：列标签或数组列表，需要设置为索引的列
drop：默认为True，删除用......
df=pd.DataFrame({'m':['dashuaige']*3+['dameinv']*4,'n':[1,1,2,3,3,4,5]})
df['x']=range(7)
print(df)
print('删除完全重复：')
a=df.drop_duplicates()
print(a) #因为没有完全重......
set_index( )
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
参数解释：
keys：列标签或列标签/数组列表，需要设置为索引的列
drop：默认为True，删除用作新索引的......
df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].astype(str), format='%m/%d/%Y')
df['date'] = pd.to_datetime(df["date"].dt.strftime('%Y-%m'))
默认参数：
data.drop(
labels=None,
axis=0,
index=None,
columns=None,
level=None,
inplace=False,
errors='raise',
)
参数解释：
......