Pandas 常用方法集

fillna()会填充nan数据，返回填充后的结果。如果希望在原DataFrame中修改，则把inplace设置为True

df =pd.DataFrame({
    'data1':[1,2,np.nan,3,np.nan,4,5],
    'data2':[34,67,np.nan,np.nan,52,77,np.nan]
})
df.fillna(888,inplace=True)  # inplace为True 代表替换原数据
df

# 去除特定列下面的重复行
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
    # subset 指定 列名
    # keep 'first' 删除重复项并保留第一次出现的项
    # keep 'last'  最后一次出现的项

pandas的分段函数cut()

# 更改行名，或列名
df = pd.DataFrame({'A':[1,2]
                   ,'B':[3,4]})
df.rename(columns={'B':'K'},inplace=True)
df