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这个功能基于 Numexpr 库，能够加速某些特定类型的操作，尤其是在处理大型 DataFrame 时。方法提供了一种查询 DataFrame 行的强大方式，使用布尔表达式作为查询字符串，这使得筛选复杂数据集变得简单直观。这些操作可以是两个 DataFrame 的列之间，也可以是 DataFrame 的列与标量之间的运算。计算 DataFrame 中的两列之和，并将结果作为新列添加到 DataFrame 中。支持更复杂的表达式，包括使用 Python 的数学函数和条件表达式。

Pandas 提供了一系列功能强大的工具来读取和写入多种格式的数据，包括 CSV、Excel、JSON、HTML 和 SQL 数据库等。Pandas 提供了强大的工具来处理缺失数据，这对于数据清洗和准备阶段是非常重要的。处理这些缺失值是数据分析不可或缺的一部分，以下是 Pandas 处理缺失值的详细教程。方法提供了多种方式来填充缺失值，包括使用固定值、前一个或后一个值填充，或使用某种计算得出的值填充。Pandas 的读取和写入函数提供了大量的参数来配置数据的输入输出操作。方法允许你通过标签索引来选择数据。

Pandas 中的索引主要有两种形式：轴标签（行标签）和列名。

Pandas 的DataFrame是一个二维的、大小可变的、异质型表格数据结构，带有标签化的轴（行和列）。简单来说，你可以将DataFrame看作是一个 Excel 表格或 SQL 数据表，在数据分析和数据处理中非常有用。