1、索引
2、關(guān)于復(fù)合操作
也可以把他們搞成一個(gè)函數(shù)
3、iloc的索引，關(guān)鍵的一點(diǎn)是 他是基于位置的索引
4、query方法
在pandas中，支持把字符串形式的查詢表達(dá)式傳入query方法來查詢數(shù)據(jù)，其表達(dá)式的執(zhí)行結(jié)果必須返回布爾列表。
在進(jìn)行復(fù)雜索引時(shí)，由于這種檢索方法無需像普通方法一樣重復(fù)使用Dataframe的名字來引用列名，一般而言會(huì)使代碼長度在不降低可讀性的前提下有所減少
5、query方法中使用@引入外部變量
6、多級(jí)索引
多級(jí)索引中的loc索引器：關(guān)鍵的點(diǎn)是--多級(jí)索引中的單個(gè)元素以元組為單位的，所以，文章最開始的loc方法和iloc方法是適用的?。?！
7、多級(jí)索引的構(gòu)造
三種方法：from_tuples, from_arrays, from_product
8、索引的交換和刪除
交換
swaplevel：只可以交換兩個(gè)層
reorder_level：可以交換任意層
刪除
droplevel: table.droplevel()
9、map
map 可以更靈活地對索引屬性進(jìn)行修改
10、reset_index
hhhhhhhh,其實(shí)我還是最常用這個(gè)函數(shù)了。。。之前總是全套reset_index()
11、關(guān)于索引的部分運(yùn)算
由于集合的元素是互異的，但是索引中可能有相同的元素，先用 unique 去重后再進(jìn)行運(yùn)算。
12、isin函數(shù)的利用
isin函數(shù)是針對Series的方法?。。。。。。?br>
使用的時(shí)候應(yīng)該是 df.col.isin.....
