1. df.head（n）: 显示数据前n行，不指定n，df.head则会显示所有的行

2. df.columns.values获取所有列索引的名称

3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据

4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值（即去掉重复的）

注意和nunique的区别，nunique只作用于Series,用法是Series.nunique()

可以看得出，nuinque()是查看该序列(axis=0/1对应着列或行)的不同值的数量。用这个函数可以查看数据有多少个不同值。

5. max,min可直接作用于Series取最大和最小值

6. pd.value_counts(Series)统计Series中不同元素出现的次数

7. df.groupby和agg的使用

（1）变量grouped是一个DataFrameGroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算,只是将数据进行了分组

（2）可以使用agg对分组好的数据进行处理，传入的参数为函数，返回一个标量结果。使用自定义的函数时应加引号。

下图的例子是对分组好的数据按每列求平均值。

（3）agg的参数可以传入多个函数

（4）还可以指定对不同的列使用不同的函数进行处理

8. df.index获取行索引

9. 使用条件筛选：下列例子中的三个条件criteria1表示fuelType1中的元素满足isin([])，criteria2表示fuelType2中的元素满足isnull(),

criteria3表示atvType中的元素不等于‘Hybrid’，vehicles_non_hybrid = vehicles[criteria1&criteria2&criteria3]表示vehicles_non_hybrid

是vehicles同时满足这三个条件筛选出来的数据。

10. pandas.DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

参见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.reset_index.html

路虽远，行必达！

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