合并 组合 concat merge https://www.jianshu.com/p/fe47c70d31f9 append 外加详解 上述两个 https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9673767.html   缺失值处理 df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 函数作用：删除含有空值的行或列 axis:维度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0 how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列 thresh:一行或一列中至少出现了thresh个才删除。 subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列）     df.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 函数作用：填充缺失值 value:需要用什么值去填充缺失值 axis:确定填充维度，从行开始或是从列开始 method：ffill:用缺失值前面的一个值代替缺失值，如果axis =1，那么就是横向的前面的值替换后面的缺失值，如果axis=0，那么则是上面的值替换下面的缺失值。backfill/bfill，缺失值后面的一个值代替前面的缺失值。注意这个参数不能与value同时出现 limit:确定填充的个数，如果limit=2，则只填充两个缺失值。   https://blog.csdn.net/lwgkzl/article/details/80948548     索引操作 https://blog.csdn.net/zhili8866/article/details/68134481  
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