目前pandas最新版本1.0.3
pandas 能讀取csv ,txt ,xls或者xls格式的檔案。
pandas 能寫入csv ,xls或者xls格式的檔案。
對於乙個series，其中最常用的屬性為值（values），索引（index），名字（name），型別（dtype）
就是表表.set_index(『索引』).head()
表.sort_values(by=『class』).head()
【問題一】 series和dataframe有哪些常見屬性和方法？
series屬性為值（values），索引（index），名字（name），型別（dtype）
series方法有series.values 返回值；series.name 返回命名；series.index返回索引；series.dtype 返回資料型別；series[『a』]返回a的值；series.mean()返回平均數等
dataframe的屬性有列和索引，與**相同
dataframe的方法有常用方法為統計資料，描述資料有describe和info、idxmax和nlarges（idxmax函式返回最大值，在某些情況下特別適用，idxmin功能類似；nlargest函式返回前幾個大的元素值，nsmallest功能類似）、groupby等
【問題二】 value_counts會統計缺失值嗎？
可以【問題三】 與idxmax和nlargest功能相反的是哪兩組函式？
nsmallest():返回最小的數
idxmin():返回最小數的索引
【問題四】 在常用函式一節中，由於一些函式的功能比較簡單，因此沒有列入，現在將它們列在下面，請分別說明它們的用途並嘗試使用。
sum：求和
mean: 求平均值
median: 中位數
mad: 根據平均值計算平均絕對離差
min: 最小值
max: 最大值
abs: 絕對值
std: 標準差
var: 方差
quantile: p分位數，常見為四分位
cummax: 取每一列的最大
cumsum: 每一列累加
cumprod： 對每一列累乘
diff: 一階差分
pct_change: 百分數變化
corr: 計算列一列的相關性，不計算包括na / null值的列
【問題五】 df.mean(axis=1)是什麼意思？它與df.mean()的結果一樣嗎？第一問提到的函式也有axis引數嗎？怎麼使用？
df.mean(axis=1)是表示在列的水平方向算均值
df.mean()是表示在列方向算均值
b.groupby([『action_type』,『combined_shot_type』]).count()
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