加载数据后的套路 df.head()df.info()df.describe() 选择部分数据 df[[要选中的列名的列表]]df.loc[,]df.iloc[,]df.query() 增加 df[新列名] = [新值]df.insert(loc , column,value =) 删除 df.drop()df.drop_duplicates() axis =0

数据合并 pd.concat([df1,df2]) index 两个df 有相同的行索引， 可以拼接起来， 左右拼接, axis = 1 column 两个df 有相同的列名， 可以拼接起来， 上下拼接 默认的 pd.merge /df.merge 类似于SQL的join 两个df 有取值相同的列， 可以通过merge 连接起来 how = left,right,inner o

A、创建虚拟环境与juypter notebook关联 第一步：创建虚拟环境 conda create -n pytorch3 python=版本 例如：创建一个叫pytorch2的虚拟环境，python版本为3.7： conda create -n pytorch2 python=3.7 注意环境名大小写不区分 **第二步：**激活虚拟环境 activate 环境名 #wind

终极方案 pip install --upgrade --force-reinstall jupyter_nbextensions_configurator --user