标签：plot NA 笔记 索引 DataFrame Series pandas attrs
11、Combining / comparing / joining / merging
DataFrame.append() # 将other的行追加到调用者的末尾，返回一个新对象。
DataFrame.assign() # 将新列分配给数据帧。
DataFrame.compare() # 与另一个数据帧进行比较并显示差异。
DataFrame.join() # 连接另一个DataFrame的列。
DataFrame.merge() # 使用数据库样式联接合并DataFrame或命名Series对象。
DataFrame.update() # 使用其他DataFrame中的非NA值就地修改。
12、Time Series-related
DataFrame.asfreq() # 将时间序列转换为指定的频率。
DataFrame.asof() # 返回where之前的最后一行，不带任何NaN。
DataFrame.shift() # 按所需周期数和可选时间频率进行移位索引。
DataFrame.slice_shift() # （已弃用）相当于shift而不复制数据。
DataFrame.tshift() # （已弃用）使用索引的频率（如果可用）移动时间索引。
DataFrame.first_valid_index() # 返回第一个非NA值的索引，如果未找到NA值，则返回None。
DataFrame.last_valid_index() # 返回最后一个非NA值的索引，如果未找到NA值，则返回None。
DataFrame.resample() # 对时间序列数据重新采样。
DataFrame.to_period() # 将DataFrame从DatetimeIndex转换为PeriodIndex。
DataFrame.to_timestamp() # 在时段开始时转换为时间戳的DatetimeIndex。
DataFrame.tz_convert() # 将tz轴转换为目标时区。
DataFrame.tz_localize() # 将Series或DataFrame的初始索引本地化为目标时区。
13、Flags
标志引用对象的属性。数据集的属性（如记录日期、访问数据集的URL等）应存储在DataFrame.attrs中。
Flags() # 应用于对象的标志。
14、Metadata
DataFrame.attrs是用于存储此DataFrame的全局元数据的字典。
Warning # DataFrame.attrs被认为是实验性的，可能会在没有警告的情况下更改。
DataFrame.attrs # 此数据集的全局属性字典。
15、Plotting
DataFrame.plot是DataFrame.plot.<kind>格式的特定绘图方法的可调用方法和命名空间属性。
DataFrame.plot() # DataFrame绘图存取器和方法
DataFrame.plot.area() # 绘制堆叠面积图。
DataFrame.plot.bar() # 垂直条形图。
DataFrame.plot.barh() # 做一个水平条形图。
DataFrame.plot.box() # 制作DataFrame列的方框图。
DataFrame.plot.density() # 使用高斯核生成核密度估计图。
DataFrame.plot.hexbin() # 生成六边形分块图。
DataFrame.plot.hist() # 绘制DataFrame列的一个直方图。
DataFrame.plot.kde() # 使用高斯核生成核密度估计图。
DataFrame.plot.line() # 将Series或DataFrame打印为线。
DataFrame.plot.pie() # 生成饼图。
DataFrame.plot.scatter() # 创建具有不同标记点大小和颜色的散点图。
DataFrame.boxplot() # 从DataFrame列生成方框图。
DataFrame.hist() # 制作DataFrame列的柱状图。
标签：plot,NA,笔记,索引,DataFrame,Series,pandas,attrs 来源： https://blog.csdn.net/qq_42570042/article/details/120730337
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