Pandas的to_csv()函数用于将DataFrame转换为CSV数据。要将CSV数据写入文件，我们只需将文件对象传递给函数。否则，CSV数据以字符串格式返回。

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为了执行一些高级数学函数，我们可以将Pandas DataFrame转换为numpy数组。它使用DataFrame.to_numpy()函数。DataFrame.to_numpy() 函数应用于DataFrame，返回numpy ndarray。

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我们可以使用不同的方法向现有的DataFrame中添加新列。为了演示，首先我们需要编写一段代码来读取现有的文件，该文件包含一个DataFrame中的一些列。

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where() 方法的主要任务是检查数据框是否满足一个或多个条件，并根据条件返回结果。默认情况下，如果行不满足条件，则用 NaN 值填充。

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transpose()函数有助于转置DataFrame的索引和列。它通过将行写为列，反之亦然，沿着主对角线反映DataFrame。

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我们可以将Pandas DataFrame定义为一个二维的、大小可变的、异构的带有一些标记轴（行和列）的表格数据结构。执行算术运算将对齐行和列标签。它可以被视为Series对象的类似字典的容器。Pandas DataFrame.transform() 函数的主要任务是生成一个具有其转换值的DataFrame，其轴长度与自身相同。

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我们可以使用to_excel()函数将DataFrame导出到Excel文件中。要将单个对象写入Excel文件，我们必须指定目标文件名。如果要写入多个工作表，我们需要创建一个ExcelWriter对象，其中包含目标文件名，并且还需要指定要在其中写入的文件中的工作表。也可以通过指定唯一的sheet_name来写入多个工作表。必须保存对文件写入的所有数据的更改。

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Pandas DataFrame.sum() 函数用于返回用户请求轴的值之和。如果输入值是索引轴，则它将添加列中的所有值，并且对所有列起作用。它返回一个包含每列中所有值的总和的系列。

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在DataFrame中，我们可以通过不同的方式高效地进行排序：按标签按实际值在解释这两种排序之前，首先我们需要使用一个数据集进行演示：

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如果你想要将DataFrame的列进行位移或将列值减去前一行的值，可以使用shift()函数。它包含一个标量参数称为periods，用于指定在所需轴上进行的位移次数。它还能够处理时间序列数据。

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