重度健忘症患者记录用。

加载csv文件
data = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv"))

导出csv文件
data.to_csv("data.csv", index=False)

丢弃不需要的列
data.drop(["COL1","COL2","COL3"], inplace=True, axis=1)

获取所有的列名
[column for column in data]

统计某列中各个值出现的次数（忽略空值）
data["COL1"].value_counts()

按列筛选数据
data = data[(data.COL1 == 0) & (data.COL2 != 0) & (data.COL3.notna())]

获取各列数据类型
data.dtypes

去除有空值的数据行
data.dropna(inplace=True)

重置索引
data.reset_index(drop=True, inplace=True)

获取有空值的行
data[data.isnull().values == True]

逐行处理某列数据
data["COL1"] = data.apply(lambda x: 0 if x["COL1"] < 0 else x["COL1"], axis=1)

数据切片
data = data.loc[2:7, ["COL2","COL3"]]

获取某行某列的值
data.at[0, "CLO1"]

转换列数据类型
data.COL1 = data.COL1.astype("int")

替换某些值
data = data.replace({None:None})

去重
data = data.drop_duplicates()

获取数据库查询结果
cursor.execute(sql)
columns = [tuple[0] for tuple in cursor.description]
data = pd.DataFrame(cursor.fetchall(), columns=columns)

修改列名
df.columns = ["COLA","COLB","COLC"]

将所有空值替换为None
data = data.replace({None: None})