1エンジン解析エンジンは、CSVファイルを読み取るために使用される一般的に指定されたPythonの符号化と中国語による誤差を回避します。
各列のデータのステップを見つける私たちを助けるために2 df.info（）のタイプだけでなく、不足している例を：
3頭のパンダは、各列が同じルートで、プロセスがジュルジュルまで高速で徐々に思考に列を開発するために、データラインで処理された思考を避けるために、使用します
41）DF [「新しい列名」]と、に増加する形態の新たな列値を=
2）軸= 1が削除された行の複数[COL1、COL2、COL3]で、動作の列を表し、列を削除するために、対応するドロップ機能を開発します
3）カラムを選択：[「列名」] dfを複数の列を選択する：DF [[「最初の行」、「第二列」、「第3列」..]
4つの簡単な変更：DF [「古いカラム名」]元の列の値の変更を完了するために、値または列の値を=。
修飾されたマルチカラム：DF2 [[ 'A'、 'CC'] = 90
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