Pandas 任务练习的源码，用起来还是挺顺手的。Pandas-Task04-练习 02里的题目不算难，但比较锻炼你对 DataFrame 的基本操作理解，比如数据筛选、分组、统计这些，都有涉及。适合拿来练手，也挺适合带学生。练习的思路清晰，源码结构也简单直接，变量名也比较容易懂，嗯，入门级用户看了
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多重索引，即行索引和列索引均为多维，可更加灵活地对数据进行索引和操作。
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Kotlin 的DataFrame库，挺适合做本地数据的，尤其你平时要跟CSV或JSON文件打交道的话，试试它真的不亏。它支持分层结构、列空值追踪，复杂数据结构的时候顺手又省心。 静态类型的 API 是个亮点，写起来有类型提示，列名也能自动补全，不容易出错。跟Jupyter Notebook还能无缝
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所有函数都有原型定义这点，真的是老 C/C++程序员的基本修养。但你要说前端用不上？那你可得看看这篇讲用 matplotlib 画 DataFrame 时间序列图 的 Python 示例。嗯，虽然是 Python 的活，但里面那些函数定义习惯、代码模块化理念，前端同样适用。图表这块，matplotl
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在数据处理领域，筛选操作至关重要。与 SQL 通过列名筛选数据不同，Pandas 提供了更为灵活的方式。 基于名称: 类似 SQL，可通过列名选取数据。 基于位置: 利用行列索引（从 0 开始）进行筛选。
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DataFrame 的复合索引用得好，数据效率能提升一大截。你要是碰上多维度分组汇总，比如想知道北京的星巴克门店总数，MultiIndex就有用。这个教程不光讲了DataFrame的多重索引怎么建，还举了好几个和pandas、matplotlib、numpy搭配使用的例子。思路清晰，代码也不绕，看完
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3.2 DataFrame数据的访问首先，再次强调一下DataFrame是以列作为操作的基础的，全部操作都想象成先从DataFrame里取一列，再从这个Series取元素即可。可以用datafrae.column_name选取列，也可以使用dataframe[]操作选取列，我们可以马上发现前一种方法
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