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1.pandas预处理的常用操作
链接的文章已经讲解的相对比较清楚了，包括：
（1）缺失值处理：dropna(),fillna()
（2）离散化：cut(),qcut()
（3）分组聚合：groupby()
（4）数据透视表：pivot_table()
（5）排序：sort_values()
https://blog.csdn.net/OYY_90/article/details/89114342?from=singlemessage&isappinstallend=0
2.个人补充内容
reindex
(index, method, fill_value, limit, level, copy, columns):重新索引函数（行索引）
index: 用作索引的新序列。（索引存在则保留，不存在则按照顺序创建，并以fill_value的值填充）
method: 插值的方式（pad/ffill:向前填充（原排列的最后一行）； bfill/backfill: 向后填充（原排列的第一行））
columns: 列索引
limit: 限制插值的行数（要求index必须是升序排列）
dropna
(how, axis, thresh, subset): 删除缺失值
subset: 参数subset移出指定列为空的所有行数据
duplicated
(columns, keep)：标识重复行
drop_duplicateds
(columns, keep): 删除重复行
columns: 列名
keep: 标识/删除的方式（keep=First: 标记/删除除第一行外的其他行； keep=last: 标记/删除除最后一行外的其他行； keep=False: 标记/删除所有行）