series相加就是将对应index位置的values相加。
NaN和任何数做任何运算结果都为NaN。
将dataframe想象成一个坐标系： dataframe加法就是将相同坐标的值相加。
NaN和任何数做任何运算结果都为NaN。
这里的一个特例是在按列求和过程中将自动忽略NaN
按行求和只需要指定axis=1即可：
具体的输出如下： count：本列的元素个数 mean：本列的平均数 std：标准差 min：最小值 25%：第一个四分卫数 50%：中位数 75%：第三个四分卫数 max：最大值
1、在排序后index也会随之进行调整 2、其中，在不指定参数的时候（即ascending=True）的时候，默认是一个升序排列。ascending=False表示降序排列
这里指定了按A列进行升序排序。
降序排序也可以指定参数：ascending=False
降序：
merge的功能可以将多个dataframe进行连接。
以两个dataframe为例：merge的时候会先判断两个dataframe是否拥有相同的column，如果没有的话则无法merge。
merge的原则就是按相同的column进行连接，像下边这样：
之所以输出是一个空的dataframe，是因为相同的cloumn（key）中没有相同的values，所以merge就不能连接。
例如修改df2中的key列中的一个value为X，则将会将两个dataframe中key都为X的列连接在一起：
on参数用于指定按哪一列进行merge，默认是None：
on=’key’即表示按照key这一列进行merge，on指定的merge的列必须是两个datafarme都有的列。
如果指定了data_set_1，那么将报错，因为data_set_1只是df1中才有的：
how参数指定了进行merge的方法，默认how=’inner’，表示按照两边都有的column进行merge。
how还可以指定的值比如：
left/right：表示按照左边/右边的dataframe进行merge，这样将保留指定位置dataframe的所有数据，而另一边则按照指定的这一边进行补全，空的部分为NaN
指定了left，即保留了df1的所有行和列数据，df2根据df1的行进行补全。
outer：这个参数相当于right和left的结合，即保留两边dataframe的所有行列，然后在补全空白。
