1、資料的合併
（1）concat方法：將資料橫向合併在一起
resul_up = text_left_up.join(text_right_up) #將left和right拼接在一起，列拼接
（3）merge方法
df.merge(left, right, how='inner', on=none, left_on=none, right_on=none, left_index=false, right_index=false, sort=false, suffixes=('_x', '_y'), copy=true, indicator=false, validate=none)
left/right：要拼接在一起的dataframe
how：以怎樣的方式進行拼接在一起，有inner、left、right、outer，預設為inner
right_on/left_on：用於左側或右側拼接的列名
left_index/right_index：用於左側或右側拼接的行的索引號
sort：是否進行排序
merge只能用於兩張表的拼接
2、資料聚合與運算（1）groupby（）
可以進行資料分組以及分組後的資料運算
df[結果屬性].groupby([df[分類屬性1],df[屬性2]…).mean()(函式名稱)
#計算鐵達尼號男性與女性的平均票價
#計算男女的存活人數
#統計在不同等級的票中的不同年齡的船票花費的平均 值
#得出不同年齡的總的存活人數，然後找出存活人數的 最高的年齡，最後計算存活人數最高的存活率（存活人數/總人數）
#不同年齡的存活人數
survived_age = text['survived'].groupby(text['age']).sum()
survived_age.head()
#找出最大值的年齡段
survived_age[survived_age.values==survived_age.max()]
_sum = text['survived'].sum()
print("sum of person:"+str(_sum))
precetn =survived_age.max()/_sum
print("最大存活率："+str(precetn))
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