pandas:groupby

对于大数据，很多情况是只需要对部分列进行聚合

python/pandas数据挖掘（十四）-groupby,聚合，分组级运算

df.groupby(['key1','key2'],as_index=False)[['data2']].mean()

#按行求和
df['row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)
 
#按列求和
df.loc['col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum())

2、删除空值

df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

axis：0-行操作（默认），1-列操作 
how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 
inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在愿数据集上操作

3、 多条件筛选

#或者 条件要加括号
d_drug=df1[(df1['费用类别']=='西药') | (df1['费用类别']=='中成药' )]
#且
d_drug=df1[(df1['费用类别']=='西药') &(df1['费用类别']=='中成药' )]