1、五个常用属性 index,columns,shape,values,dtypes
2、常用函数：set_index,reset_index,del df['column_name'],pd.read_csv
3、时间、数字、字符串转换
#字符串转换、切割
df['column_name'].astype(str).str.slice(0,10)
#数字转换
pd.to_numeric(df['column_name'],errors='coerce')
#时间转化
pd.to_datetime(df['column_name'])
pd.to_datetime(df.index)
pd.DatetimeIndex(df.column_name)
4、按照某一列的某个条件过滤
df_after = df[(df.date_str>'2018-02-04') & (df.date_str<'2018-02-11')]
5、简单的 groupby，返回的依然是一个dataframe，index 是 by_name
df.groupby(['by_name'])['tti','spd']

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