探索Chipotle快餐数据

　　相应数据集：chipotle.tsv

　　

　　

　　

　　lambda函数，apply和map区别

　　

　　先分组，再求和，再求平均

　　探索2012欧洲杯数据

　　相应数据集：Euro2012_stats.csv

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　按行号列号切片

　　

　　按列名切片

　　

　　探索酒类消费数据

　　相应数据集：drinks.csv

　　

　　

　　

　　

　　求中位数 median()

　　

　　

　　探索1960-2014美国犯罪数据

　　相应数据集：US_Crime_Rates_1960_2014.csv

　　

　　注意到Year的数据类型为，但是pandas有一个不同的数据类型去处理时间序列(time series)，将year的数据类型更改。

　　

　　

　　

　　***注意Population这一列，若直接对其求和，是不正确的***

　　resample 的介绍https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html

　　

　　

　　探索虚拟姓名数据

　　相应数据集：练习自定义的数据集

　　纵向合并两个表，用concat。前提是两个表的列名对应

　　

　　

　　【python】详解pandas库的pd.merge函数_brucewong0516的博客-CSDN博客_pd.merge