我們需要看第一季度的資料是怎樣的，就需要使用條件過濾
體感的舒適適濕度是40-70，我們試著過濾出體感舒適濕度的資料
最後整合上面兩種條件，在一季度體感濕度比較舒適的資料
資料按照某列進行排序
「by」引數可以使用字串，也可以是列表，ascending 的引數也可以是單個值或者列表
ascending 預設值是 true
我們通過 describe 方法檢視的統計資訊中均值和方差都是按照列統計呢，這裡要說的，既可以按照列，還可以按照行
均值，行 df.mean(axis=0)，列df.mean(axis=1)
方差，行 df.std(axis=0)，列df.std(axis=1)
連線合併
在兩個 df 的結果一致的情況下，我們可以簡單兩個 df 拼接起來
垂直（行）拼接，pd.concat([df1,df2],axis=0)，水平（列）拼接，pd.concat([df1,df2],axis=1)
基於索引關鍵字合併
pandas 還提供了像 sql 一樣的連線，內聯，外聯，左聯，右聯
作為我們的示例資料，可以唯一標識一行的就是 datatime 列
merged_df = df_1.merge(df_2, how='left', on='datetime')
每行有多少 nan，df.isnull().sum()
dataframe 中 nan 的總數，上面統計出來的數量求和，df.isnull().sum().sum()
分組在資料統計的時候經常使用。特別是統計數量、計算和、求平均值，等等。
我們在這裡統計一下每個季度的假期數是多少
在統計一下，每個季度的平均分風速是多少
通過這兩次的分享，我們已經了解了 pandas 資料處理常用的方式方法。
檔案內容簡單說明：
bikeshare.zip
雲+社群：[資料分析工具] pandas 功能介紹（二）
知乎：[資料分析工具] pandas 功能介紹（二）
資料分析工具 Pandas 功能介紹
原文 如果你在使用 pandas pythondata analysis library 的話，下面介紹的對你一定會有幫助的。首先我們先介紹一些簡單的概念 分批載入 有時我們可能需要載入的 csv 太大，可能會導致記憶體爆掉，這時候，我們就需要分批載入資料進行分析 處理 df.head n 瀏覽資料...
資料分析工具pandas
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Python資料分析入門（三） Pandas介紹
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