Efficiently manipulate data with index operation
利用index快速定位，排序
高阶应用举例
# 利用&命令快速生成符合2个条件的bool-type index array # 传入索引得到row # 因为python数据存储格式包含两部分(data_type, data_values) # 利用.index.values读取row的index的值 # 由此也可以看出index的类型是ndarray df_628[(df_628['总推力(kN)']==15700)&(df_628['环号']==90)].index.values
.all()和.any()命令
np.array.any()是或操作，任意一个元素为True，输出为True。
np.array.all()是与操作，所有元素为True，输出为True
arr1 = np.arange(10) arr2 = np.arange(10) print((arr1 == arr2).all()) #result:True
Dict 与 DataFrame异同
dict的储存为(type, keys, values)
Erase Duplicates
# return bool list tells if each element is duplicated
df.duplicated()
# remove duplicated elements, leave unique ones only
df.drop_duplicates(){eliminate duplicates-csdn}
set index
pd.set_index(keys=[KEYS_of_columns_to_be_the_new_index])
reference: