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python++差分函数 python 差分( 三 )

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.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数 。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的 。
在数据分析和建模的过程中 ， 相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑 。
在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的 。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据 ， 也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值） 。
替换值
.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表 。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改 。
删除重复数据
利用函数或字典进行数据转换
df.head()：查询数据的前五行
df.tail()：查询数据的末尾5行
pandas.cut()
pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数 。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 。
pandas.date_range() 返回一个时间索引
df.apply() 沿相应轴应用函数
Series.value_counts() 返回不同数据的计数值
df.aggregate()
df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引 ， 设置新的从0开始的索引 。常与groupby()一起用
numpy.zeros()
python按层级找出xml文件的差异使用Python可以按层级比较XML文件的差异，可以使用lxml包中的diff函数 ， 允许指定差异深度，而深度需要根据两个XML文件的差异而定 。另外还可以使用difflib库中的diff()函数 ， 它返回XML文件树形结构差异，可以轻松实现层级比对 。
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