学习Python，像Excel一样使用pandas

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一直以来，Excel一直作为一个高效的数据展示、处理、分析的工具被我们使用，但随着处理量增大，不可避免的遇到长时间等待响应或干脆“未响应”。因此，我们需要找到替代工具来避免此类问题，Python中的pandas是如何像Excel一样处理数据呢。

    先构造示例数据(python3)：

import pandas as pddata=pd.DataFrame([{2,5,6,7,8},(2,5,6,7,8),[12,31,4,5,6],range(11,111,20),range(9,23,3)],                  columns=['col_a','col_b','col_c','col_d','col_e'],                  index=['row_1','row_2','row_3','row_4','row_5'])

一、数据筛选、替换 

1.1 数据筛选

    我们通常使用去除重复项功能，目的就在于此，pandas中使用drop_duplicates函数实现，参数默认情况下是保留重复值中的一个，或者keep='first'。

print(data[data['col_a']&