因为平时的分析工作中常用到的python嘚一些类库的用户陆陆续续会作为笔记形式记录下来，也算是给自己做个备忘录本文聚焦于描述基础用法。
直接从JDBC处理效率太低了，因此对于大数据量的处理一般是用文件来做的。有一个很大的几个G的文件没办法一次处理，那么就分批次处理一次处理1百万行，接着处理下1百万行慢慢地总是能处理完的。
# 使用类似迭代器的方式
#combine_firstif函数多个条件怎么用即对数据打补丁用df2的数据填充df1中的缺失值
search：只返回第一个匹配项的起始和结束地址
match：值匹配字符串的首部
sub：匹配替换，如果找到就替换
# 根据多个索引分组然后计算均值
分组后价将片段做成一个字典
语法糖，groupby的快捷if函数多个条件怎么用
通过字典或series进行分组
#根据索引的长度进行分组
## 对所有的数据列使用自定义if函数多个条件怎么用
根据列分组应用多个if函数多个条件怎么用
#选择多列对每一列应用多个if函数多个条件怎么用
对不同列使用不同的if函数多个条件怎麼用
#传入一个字典，对不同的列使用不同的if函数多个条件怎么用
#不同的列可以应用不同数量的if函数多个条件怎么用
返回的聚合数据不要索引
#对计算后的列名添加前缀
将分组计算后的值替换到原数据框
#将if函数多个条件怎么用应用到各分组再将分组计算的结果代换原数据框的徝
#也可以使用自定义if函数多个条件怎么用
更一般化的applyif函数多个条件怎么用
分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引
某些情况下，groupby的as_index=False参数并没有什么用得到的还是一个series，这种情况一般是尽管分组了但是计算需要涉及几列，最后得到的还是seriesseries的index是层次化索引。这里将series转成dataframeseries的层次化索引转成dataframe的列。
"""需要用两列才能计算最后的结果"""
#尽管禁用分组键得到的还是series
对数据切分段，然后对每一分段应用if函数多个条件怎么用
#数据分段创建分段用的因子
#返回每一元素是属于哪一分割区间
#分组计算，然后转成数据框形式
用分组的均值填充缺失值
分组后不同的数据替换不同的值
有时候觉得pandas很方便但是有时候却很麻烦，不如SQL方便因此pandas中也有一些例子，用pandas实现SQL的功能簡单的就不说了，下面说些复杂点的操作
之所以说这个复杂的语句，是因为不想将这些数据操作分写在不同的语句中而是从头到尾连續编码实现一个功能。
SQL复杂操作用到的主要if函数多个条件怎么用是assign简单说其实和join的功能是一样的，根据df1df2的索引值来将df2拼接到df1上。
两个if函数多个条件怎么用是query也听方便的。
# 有一批销量数据筛选出那些有2个月以上的销量产品的数据，说白了就是剔除那些新上市产品的数據
# 方法是先统计每个产品的数据量然后选出那些数据量>2的产品，再在数据表中选择这些产品
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