本文汇总了Pandas数据分析中26个常用函数，包括数据查看(df.head/tail/sample)、信息获取(shape/columns/dtypes)、统计描述(describe/quantile/skew)、聚合计算(mean/median/mode)等核心功能，并提供了具体使用示例。这些函数涵盖了数据探索的基础操作，如查看数据首尾行、获取行列信息、计算统计指标等，是进行数据预处理和分析的

摘要：本文介绍了数据处理中的合并、抽样和拆分方法。在数据合并部分，详细说明了纵向合并（pd.concat(axis=0)、np.vstack()）和横向合并（pd.concat(axis=1)、np.hstack()）的操作方法。数据抽样部分包含随机抽样、放回随机抽样（resample()、sample(replace=True)）和分层随机抽样。数据拆分部分展示了使用train_test_spl

Matplotlib的subplot_mosaic()方法提供了灵活的子图布局功能，通过字典定义子图位置。主要参数包括：mosaic定义布局结构，sharex/sharey控制坐标轴共享，width_ratios/height_ratios调整行列比例，empty_sentinel标记空位，subplot_kw设置子图通用属性，per_subplot_kw配置特定子图属性，gridspec_kw控

摘要：本文详细介绍了Matplotlib中绘制多图的5种常用方法及其优缺点：1)subplots适合规则网格布局；2)subplot适合逐个创建子图；3)subplot2grid可实现不规则布局；4)GridSpec提供精细布局控制；5)subplot_mosaic支持直观的复杂布局。每种方法都配有完整代码示例，涵盖创建、调整和保存图形的全过程。文章还简要提及了手动创建子图的axes方法，但不推荐

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