Df.map()，參數裏可以傳入一個函數或者有映射關係的字典型對象
Df.replace(, )，將某個值替換成另外一個值，可以一次性替換多個值，可以每個值都有不同的替換值，傳入的參數也可以是字典
Pd.rename(index = str.title, columns = str.upper)，重命名軸索引，這裏的index設置爲原有index首字母爲大寫，columns設置爲原有的全部大寫
Pd.cut(bins， labels)，將數據進行劃分，劃分的依據是bins，比如bins如果爲[18, 25, 35, 60, 100]，那麼就是前開後閉，labels參數，是用來設置面元名稱的，如果傳入的是面元的數量，那會根據數據的最小值和最大值計算等長分割
Pd.qcut()，可以根據分位數對數據進行劃分，這個就是每個劃分都有相同的頻數，需要傳入的劃分數，也可以支持傳入自定義的分位數，如[0, 0.1, 0.5, 0.9, 1.]
Np.sign()，符號函數
Np.random.permutation()，產生一個表示新順序的整數數組
Df.take()，獲取數據
Df.sample(n = 3, replace = True)，選取隨機子集，replace參數，是否有放回的取數據
Pd.get_dummies(df[‘key’], prefix = ‘key’)，將分類變量轉換成“啞變量”，prefix參數爲將DataFrame列加上一個前綴，df_with_dummy = df[[‘data1’]].join(dummies)
Pd.unique()，返回不重複的值
Pd.get_dummies(pd.cut(values, bins))，get_dummies和cut組合操作
‘::’.join(pieces)，用兩個冒號把所有元素和連起來
Python內置字符串方法：
Count：返回子串在字符串中的出現次數
Endswith、startswith：如果字符串以某個後綴結尾，返回True
Join：將字符串連接其他字符串序列
Index：如果字符串中找到子串，返回第一個字符所在的位置，如果沒有返回-1
Find：返回第一個發現的子串的第一個字符所在的位置，如果沒有返回-1
Rfind：返回最後一個發現的子串的第一個字符所在的位置，沒有返回-1
Repalce：用另一個字符串替代指定子串
Strip，rstrip，lstrip，出去空白符（包括換行）
Split，通過指定的分隔符拆分爲一串子串
lower，upper，分別將字符串轉換爲大寫和小寫
Ljust，rjust，用空格填充字符串的空白
Ser.str.contains(‘gmail’)，判斷是否含有字符串
層次化索引，
Df.unstack()，將層次化索引解開
df.stack()，轉化爲層次化索引
Df.swaplevel(‘key1’, ‘key2’)，將這兩個層更換順序
Df.sort_index(level = 1)，根據層次1進行排序
Frame.swaplevel(0, 1).sort_index(level = 0)
Frame.sum(level = ‘key2’)，根據某層進行彙總統計
Df.set_index([‘a’, ‘d’], drop = True)，將一個或者多個列轉換爲行索引，並且會創建一個新的DataFrame，drop參數是是否把那些列刪除，False表示不刪除，保留下來
Df.reset_index()，將層次化的索引轉移到列裏面