新增一列根据salary将数据分为3组
bins = [0,5000, 20000, 50000]
group_names = ['低', '中', '高']
df['categories'] = pd.cut...='class',values=['survived','fare'])
# 在实际使用中，并不一定每次都要均值，使用aggfunc指定累计函数
titanic.pivot_table(index='...替换为所有1 'one' ，并 3 用 'three' df.rename(columns=lambda x: x + 1) # 列的重命名
df.rename(columns={...(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3
df.groupby(col1...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性
df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字
df.max() # 返回每列中的最高值
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