1.今天有一个需求，两个几百万的数据集进行比较去重。找出差集。数据集A，B 找出A-B
pd.read_csv('data_test.csv', usecols=['docID'])可以指定读取csv文件中的哪一列
pd还有read_sql（sql,conn）
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='10.31.0.1', port=3306, db='test_db', user='test_user', passwd='test_password')
sql = "select * from table_name"
df = pd.read_sql(sql,conn)
在读取数据库的过程中深刻领会了select * from table_name用*号的不方便，太慢了，读取的太慢了，改成列名速度搜搜的上来了。
df_merger_database_input = df_database.append(df_input)DataFrame实例可以使用append方法合并，即使列名不一致也可以，用Nan来填补没有的数据。
df_merger_database_input.drop_duplicates('colone_name',False,inplace=True)#删除数据库与input中都有的数据 drop_duplicates方法删除.colone_name列中重复的值，
第二个参数有几个值：False表示只要是重复全删除，first表示保留重复值第一次出现的值，last保留重复值最后一次出现的值
第三个参数：True 表示在原来的数据集上进行删除，False表示创建一个新的对象保存删除结果，原数据集不变。如果为False一定要赋值给一个新变量。
df_merger_database_input.dropna(axis=0) dropna(axis=0)删除含有空的行 当axis=0的时候删除含有空的行，当axis=1的时候删除含有空的列
df_temp = df_merger_database_input_not_NAN.groupby('年纪')['班级'].value_counts()
groupby与sql语句的groupby一致，表示分组，我以年纪分组，然后计算每个班级的学生个数。
value_counts函数计算指定列相同的个数。这个就是指定的班级列 相同班级的个数。
先group_by在value_counts返回的series是个复合索引的index.没有找到好的方法转变为dataFrame
就用了最笨的方法：
temp_dict = {
'年纪':[],
'班级':[],
'个数':[]
}
for index,value in df_temp.items():
temp_dict['年纪'].append(index[0])
temp_dict['班级'].append(index[1])
temp_dict['个数'].append(value)
new_df = pd.DataFrame(temp_dict)
merge操作
df5 = pd.merge(left_df,right_df,how='left',on=['列名1','列名2'])
print(df5)
merge 与sql中的join一致，left right等 on指定链接的列名 如果没有on 则会找到所有相同的列 进行merge
