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Example:
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
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df.describe()
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df['Column'] = df['Column'] * 2
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Example:
pd.crosstab(df['Factor1'], df['Factor2'])
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df['Column'].nunique()
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df['Column'].nlargest(5)
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df.groupby('Column').mean()
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df['Column'].apply(lambda x: x*2)
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pd.pivot_table(df, values='Value', index='Index', columns='Column', aggfunc=np.sum)
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Example:
for index, row in df.iterrows(): print(index, row['Column'])
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pd.melt(df, id_vars=['ID'], value_vars=['Var1', 'Var2'])
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Example:
df.to_csv('output.csv', index=False)
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Example:
pd.get_dummies(df['Category'])
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Example:
pd.merge(df1, df2, on='common_column')
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df.dropna() or df.fillna(value)
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Example:
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
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pd.cut(df['Values'], bins=[0, 10, 20, 30], labels=['<10', '10-20', '20-30'])
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