YOU CAN IF YOU BELIEVE YOU CAN

如果你遇到了这个错误，这意味着你试图用一个包含NA或NaN值的非布尔数组来过滤你的 DataFrame。这通常发生在.loc[]或布尔索引操作中，如果生成的掩码（mask）数组中含有缺失值，Pandas 就无法正确地应用这个掩码。要解决这个问题，你需要确保你的掩码数组是一个只包含True和False的布尔数组，并且不包含任何NA或NaN值。你可以通过填充缺失值或删除含有缺失值的行来解决这个问题。以下是一些可能的解决方案。

【代码】Pandas apply transform agg 函数区别。apply 传入的为DataFrame，transform和agg传入的为Series。可通过打印传入的参数，进行本质比较，DF和Series可做的操作不同；如列相加只能DF。transform返回值其索引和列与原始DataFrame相同，agg必为聚会结果及组数，apply看具体应用函数的行为即可能为与原大小一样，也可能为聚合后的即只有组数。

isin()函数是 Pandas 库中的一个非常实用的函数，主要用于筛选数据框（DataFrame）或序列（Series）中包含特定值的数据。这个函数可以接收一个列表、集合或其他可迭代对象作为参数，并返回一个布尔型的序列，其中每个元素表示原始序列中的对应元素是否出现在给定的集合中。

merge()函数是 Pandas 库中一个非常强大的工具，用于根据一个或多个键将两个 DataFrame 合并起来。这是数据整合和清洗中经常使用的操作。merge()函数提供了多种合并方式，包括内连接（inner join）、左连接（left join）、右连接（right join）和外连接（outer join）。left：左侧 DataFrame。right：右侧 DataFrame。on：用于合并的列名。必须存在于两个 DataFrame 中。how：指定合并类型，可选值为 'left'

agg()函数是 Pandas 库中的一个非常强大的函数，用于执行聚合操作。在 Pandas 中，聚合通常指的是对一组值执行某种计算以返回一个单一的值，例如求和、平均值、最大值、最小值等。agg()函数可以应用于 Pandas 的Series、DataFrame或GroupBy对象。它允许你灵活地应用一个或多个聚合函数到数据上。命名聚合（Named Aggregation）是 Pandas 库中一种特殊的聚合方式，主要用于在 GroupBy 操作中更清晰、明确地指定聚合操作的输出列名以及对应的

reset_index() 方法是一个非常实用的工具，可以帮助你在进行数据聚合操作后，将结果从 Series 格式转化为更易于分析和使用的 DataFrame 格式。

函数用于返回数据集中最大（或最小）值的索引。如果数据集中有多个相同的最大（或最小）值，那么这个函数将返回第一个出现该最大（或最小）值的索引。是 Pandas 中的两个函数，它们在处理数据时发挥了不同的作用。输出结果为：2，因为第二个元素（索引为2）是最大的元素。函数返回的是数据集中最大（或最小）的值。输出结果为：9，因为9是数据集中最大的值。在 Pandas 中的区别。

例如，假设我们有两个DataFrame，其中一个包含列名为"A"和"B"，另一个也包含列名为"A"和"B"，如果我们使用merge函数将它们合并在一起，则会自动生成一个新的列名，例如"A_x"和"B_x"来表示第一个DataFrame中的列，"A_y"和"B_y"来表示第二个DataFrame中的列。因此，count 表示该系列中 True 的数量，它对应于低工资的账号数量。可以看到，在合并后的DataFrame中，"A"和"B"列都存在，但每个列都有两个不同的值，同时自动生成了新的列名来避免重复。