pandas 按所有功能分组

是一个强大的Python数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理、分析和可视化数据。在本文中，我们将按照功能将pandas的主要功能进行分组，并提供相应的案例代码。

import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 删除缺失值
data = data.dropna()

import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 计算均值和标准差
mean = data.mean()
std = data.std()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
                     'Value': [100, 200, 300, 400, 500]})
# 绘制折线图
data.plot(x='Year', y='Value', kind='line')
plt.show()

import pandas as pd
# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'C': [7, 8, 9]})
# 按照键合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='A')

import pandas as pd
# 创建时间序列数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算滚动平均值
rolling_mean = data.rolling(window=3).mean()