APIリファレンスマニュアルパンダのデータフレームの一部：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html
データ処理部：
処理されるデータ：
処理要件：1.food列、統一された場合、NaNの行2を削除し、負の値、それらをマージする前に、複合オンス値を組み合わせて同じ四つのフィールドの食品名の絶対値をとる3オンス...平均値
コードは以下の通りであります：
＃- * -コーディング：UTF-8 - * - インポートPANDAS AS PD DF = pd.read_csv（' E：/python3Project/11.csv ' ） ＃の印刷（DF） DF [ ' 食' ] = DF [ ' 食品' ] .str.lower（） ＃統一小文字の df.dropna（インプレース = TRUE） ＃欠落しているデータ記録削除 印刷（DF） DF [ ' しばらく後にあなたの手を' ] = DF [ ' あなたの手しばらく後に' ] .apply（ラムダ A：ABS （A）） ＃負法的ない、絶対値 ＃プリント（DF） ＃食品重複レコードは、平均パケット見つけ、検索 ＃1 （DF [ '食べ物']。重複（偽=キープ））の印刷を ＃1 d_rows DF = [DF [ '食べ物']。重複（偽=キープ）] =＃をキープFalseの場合、すべてのフィールドの繰り返しは、食品を見つけるために列であることを意味 ＃の印刷（d_rows） ＃g_items = d_rows.groupby（ '食べ物'）を。意味（）＃はGROUPBY学ぶ ＃の印刷（g_items） ＃の食品」[g_itemsを'] = g_items.index＃効果は、新たな食品である ＃の印刷（g_items） ＃ベーコンの最初の発生は平均置き換え [、0 df.locを' しばらくした後、あなたの手' DF [DF [=] ' 食品" ]。 ISIN（[ ' ベーコン' ]）]。平均（）[ ' しばらく後にあなたの手'] ＃は二オンスの削除します df.drop（df.index [4]、インプレース= TRUE） 印刷（DF） df.index =レンジ（LEN（DF）） ＃の小から大へ、コヒーレンスの順序に従って、インデックスの行に再配置された プリント（DF） ＃パストラミが最初に、平均表示されます置き換える df.loc [0を、' あなたの手の後しばらくの間' ] = DF [DF [ ' 食' ] .isin（[ ' パストラミ' ]）]。）（平均[ ' しばらく後に手を' ] ＃第オンス削除 df.drop（df.indexの[4]を、インプレース= TRUE） 印刷（DF） df.index =レンジ（LEN（DF）） ＃のコヒーレンスの順序に従って、インデックスの行に再配置され、小大型の 印刷（DF）