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1.创建对象
通过传递值列表来创建Series，让pandas创建一个默认的整数索引：
通过传递带有日期时间索引和标记列的NumPy数组来创建DataFrame：
通过传递可以转换为类似series的对象的dict来创建DataFrame。
生成的DataFrame的列具有不同的dtypes。
2.查看数据
以下是查看frame的顶部和底部行的方法：
显示索引，列和基础NumPy数据：
Describe()方法显示了数据的快速统计摘要：
数据转置:
根据某个轴排序
3.数据选择
选择一列产生一个Series，相当于df.A.
通过[]选择，对行进行切片。
根据标签选择
根据位置选择：
布尔类型索引
使用isin()方法过滤
设置值
4.缺失值
pandas主要使用值np.nan来表示缺失的数据。 它默认不包含在计算中。
重建索引允许您更改/添加/删除指定轴上的索引。 这将返回数据的副本。
删除含有缺失值的行
填充缺失值
获取值为nan的布尔掩码。
5.操作
5.1 统计
操作通常排除丢失的数据。
执行描述性统计：
使用具有不同维度的对象进行操作并需要对齐。 此外，pandas会自动沿指定维度进行广播。
5.2 apply函数
将函数应用于数据：
5.3 Histogramming(直方图化)
5.4 字符串方法
Series在str属性中配备了一组字符串处理方法，可以轻松地对数组的每个元素进行操作，如下面的代码片段所示。请注意，str中的模式匹配通常默认使用正则表达式（在某些情况下总是使用它们）。
6.合并(merge)
6.1 concat
pandas提供了各种工具，可以在连接/合并类型操作的情况下，轻松地将Series，DataFrame和Panel对象与索引和关系代数功能的各种设置逻辑组合在一起。
使用concat()连接pandas对象：
6.2 Join
6.3 Append
添加行到dataframe
7.Grouping
通过“group by”，我们指的是涉及以下一个或多个步骤的过程：
- 根据某些标准将数据拆分为组
- 将函数独立应用于每个组
- 将结果组合到数据结构中
按多列分组形成分层索引，我们再次应用sum函数。