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pxofitDF.sostindex(axis-1)1ascsadiagFa4装行析置格序累以力开月2020061.070101e+0913932020038115123e+06602120191125.720036e+0958192019093.453621e+0931420190622920376+09206520190620650236-0922822049093.1452310-003.46201912581955920-09572520200613935776-091881#按值排序2profitDF.sortvalues(by='营业总收给出实验数招给出实验数招df=pd.DataFrame(['datal':['a','b','c','b','a'],data2’:['one','one',onetwoone9df g₁=df['nml'lgroupbydfdatalpandascoregroupbygenaricSeriesCroupByobjactab3Neme:nunl,dtype:Int64b6Name:munl,dtvpe:int683=df.groupby(df['data2'])以data2为依据分组并对每组各数值型:导入文得profits.x/sr,其4一强工作表存放了中国软件从2019年6月到2020年6月的相关季profitDF.index-[“2020/06','2020/03','2019/12',2019/09','2019/2020/061.393577e+091.872020/036.021164e+088.1152019/125.819592e+095.722019/093.145931e+093.42019/062.065023e+09229134562对每列统计#界价Tprint(profitDF.nar(axis=0))#界给于print(profitDF.nin(axis=0))#等份于print(profitD
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