淺層的數據分析:發現規律，對比。數據清洗(pandas)
深層的數據分析(機器學習):對未來做出預測。數據清洗(pandas)，數據處理(pandas)
import pandas as pd
pd.read_csv(r'data\20190921.csv') #DataFrame,Series
df
NAN表示空白的'值'
意思表示是有容器但沒有放數值進去
df.shape #(n列，m行)，屬性
df.describe() #方法
df.head(10) #取前10列的資料
df.tail(10) #取後10列的資料
df.iloc[0] #取第一列的所有行資料
df.iloc[0:5,0] #取第1到第5列的第1行資料
df.set_index('指定的數據行',inplace=True) #將指定的數據行做為索引。inplace默認False，設置成True會對原數據進行修改
df.loc['索引'] 針對索引進行訪問
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