放在静态方法上面,由于静态没有this可以锁定,不需要new 出对象,运用了反射.
对于一个Series，dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series，例如：
据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。...
时间序列的索引方法同样是适用于Dataframe，而且在时间序列中由于按照时间先后排序，故不用考虑顺序问题。
pyqt当中画图是很麻烦的事情，matplotlib据说刷新很麻烦？反正pyqtgraph和pyqt就是一家，兼容很好，而且可以完美嵌入。
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可视化技术在任何投资分析中都是一种关键要素。今天公众号为大家介绍一个基于三角形图的Python项目，用于可视化长期投资指标！
而梦想橡皮擦这位大佬，就在做这个事情 （说白了，就是高深的文章写不出来，还要装做大佬，心好累，好不容易找到这么一个借口，真开心）
可以Series/DataFrame上直接操作，通过在datetime64[ns] Series对象或者Timestamp上减法操作来构造timedelta64[ns] Series对象。 以如下代码作为例子：
