本文介绍了使用Pandas进行数据处理的一些实用技巧，包括如何去除收盘价为0的数据、如何将时间差转换为整数天数、如何使用value_counts统计元素出现次数等。还提到了在保存包含日期的DataFrame为numpy格式后可能导致的问题。
1.
a=df.drop(df[df['收盘价']==0].index)
2. 将Timedelta转化为int
https://stackoverflow.com/questions/25646200/python-convert-timedelta-to-int-in-a-dataframe
a['over'] = a['date_a'] - a['date_b']
a['over'] = a['over'].dt.days
3. pd.value_counts(db)
4. pandas 和 numpy
如果DataFrame中有日期，保存为numpy格式.npy后，再加载转成DataFrame，那么，全部列都会变成object。
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