.loc[df_jj2["变压器编号"]=='JJ2YYA']
# 提取第一列中不在第二列出现的数字
df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])]
# 查找两列值相等的行号...'] < 7)]
# 按数据类型选择列
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2] * 3,
'b': [True, False] * 3,...# 从一个可迭代的序列创建一个序列 my_list
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]) # 添加日期索引
查看、检查数据...# 按位置选择
s.loc['index_one'] # 按索引选择
df.iloc[0,:] # 第一行
df.iloc[0,0] # 第一栏的第一元素...,按中的值分组 col1 (平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 )
df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过