htxx = pd.read_sql()
--------------阅览表格--------------
查看数据前几行(对表有一个大概的认知）默认前5，参数代表前几行
htxx.head()
查看数据后几行，默认后5，参数代表后几行
htxx.tail()
查看有几行几列
htxx.shape
--------------查看字段类型--------------
查看数据字段的大概情况，包括类型，列字段格式，名称，占用内存等
htxx.info()
查看某一列的数据类型
htxx.ht_price.dtype
--------------重复值--------------
查看唯一值的长度是否等于数据长度，如果大于说明有重复的数据，可用drop_duplicates()删除
len(htxx.ht_no.unique())
去除重复值，keep=first代表只保留第一个，如果是last则保留最后一个
drop_duplicates = htxx.drop_duplicates(subset='ht_no',keep='first')
--------------描述统计--------------
对列中数据进行计数（统计非0元素）
htxx.kh_name.value_counts()
针对表中的数值型数据进行描述统计。一般分类数据用value_counts，数值数据用describe，这是最常用的两个统计函数。
htxx.describe()
--------------排序--------------
对单列数据进行排列，by是排序的列或行，ascending是升序，True则降序，inplace表示排序后是否更新原数据
htxx.sort_values(by = 'ht_price',axis=0,ascending = False,inplace=False,ignore_index=True)
对多列数据进行排列，部分参数使用list
htxx.sort_values(by = ['ht_price','ht_no'],axis=0,ascending = [False,True],inplace=False,ignore_index=True)
--------------数据集切片--------------
取表中的部分列（数据集子集）
htxx[['kh_name','ht_date','ht_price']]
---iloc[]---
数据集切片（取行，列）iloc[1：3]中的行数表示行，即第1行到第2行，从第0行开始算起
htxx.iloc[1:3]
使用iolc[6,5]，使用逗号的表示第6行第5列的数据（从第0行开始的）
htxx.iloc[6,5]
使用iolc[[1,6],[1,5]]，表示第1,6行第1,5列的数据（从第0行开始的）
htxx.iloc[[1,6],[1,5]]
加一个条件判断的切片，在价格大于7000的条件下再进行数据的切片
htxx[htxx['ht_price']>7000].iloc[1:6]
--- loc[]---
loc[1：3]中的参数表示索引的值，即下图索引1到索引3的所有行数。
htxx.loc[1:3]
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