在掌握了Pandas的数据结构后，接下来应该学会如何操作数据。现在让我们来看看在Pandas中如何定位和操作数据。 1. 一般操作 首先，我们应该知道当某个变量名指向Pandas数据时（或者理解为Pandas格式数据赋值给变量），其对应就可以使用Pandas的方法，这是类的特性。

axis ： axis = 0 意味着pandas将第二个DataFrame堆叠在第一个DataFrame下方 （按行连接） ，而axis =1意味着pandas将第二个DataFrame堆叠到第一个 DataFrame的右侧 （按列连接） 。

使用 Pandas 进行可视化的另一个优势是我们可以序列化或创建数据分析函数和绘图函数的管道。 为了可视化数据，我们将使用 Numpy random.rand () 函数创建一个包含 4 列随机值的 DataFrame。

Pandas模块数据统计与分析常用方法。df.describe ()：按各列返回基本统计量和分位数；df.count ()：计算非NA值的数量，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。