f行的age改为1.

    df.loc['f', 'age'] = 1.5

    这样比 df.loc['f']['age'] 好

 计算df中每个种类animal的数量

    df['animal'].value_counts()

    我是 计算df中每个种类animal的数量

    df.groupby('animal').count()

    不好

 将priority列中的yes, no替换为布尔值True, False

    df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False})

    我的做法

    df['priority'] = df['priority'].str.replace('no','false')

    df['priority'] = df['priority'].str.replace('yes','true')

 对每种animal的每种不同数量visits，计算平均age，即，返回一个表格，行是aniaml种类，列是visits数量，表格值是行动物种类列访客数量的平均年龄

    df.pivot_table(index='animal', columns='visits', values='age', aggfunc='mean')

    我的做法

    res = df.groupby(by=['animal','visits'])['age'].mean() 这样是不行的

  一个全数值DatraFrame，每个数字减去该行的平均数

    df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(, )))

    print(df)

    df1 = df.sub(df.mean(axis=), axis=)

    print(df1)

    我的做法

    for i in range(len(df)):

        for j in (df.columns):

            df.loc[i,j] = df.loc[i,j] - df.loc[i].mean()

  一个有5列的DataFrame，求哪一列的和最小

    df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(, )), columns=list('abcde'))

    print(df)

    df.sum().idxmin()

    我的做法

    df.sum().sort_values()  然后自己肉眼识别

 给定DataFrame，求A列每个值的前3的B的值的和

    df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),

                       'B': [,,,,,,,,,,,,,,]})

    print(df)

    df1 = df.groupby('A')['B'].nlargest().sum(level=)

    print(df1)

 给定DataFrame，有列A, B，A的值在1-（含），对A列每10步长，求对应的B的和

    df = pd.DataFrame({'A': [,,,,,,,,,],

                       'B': [,,,,,,,,,]})

    print(df)

    df1 = df.groupby(pd.cut(df['A'], np.arange(, , )))['B'].sum()

    print(df1)

    我的做法大体类似，但是稍微繁琐，对pd.groupby 理解不到位。groupby第一个参数也可以接收series或者dict，应用在dataframe的第一列值。

    s = pd.cut(df['a'],bins=,labels=['one','two','three','four','five','six','seven','eight','nine','ten'])

    df['label'] = s

    df.groupby('label')['b'].sum()

 一个全数值的DataFrame，返回最大3个值的坐标

    df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(, )))

    print(df)

    df.unstack().sort_values()[-:].index.tolist()

    我的做法是取每个column的最大值，排序后再选最大的三个。很明显，繁琐。

    注意，df必须先unstack后才能 sort_values,要不然会报错。

dti = pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-12-31', freq='B')

s = pd.Series(np.random.rand(len(dti)), index=dti)

s.head()

所有礼拜三的值求和

s[s.index.weekday == ].sum()

    还有这种方法？！！

 求每个自然月的平均数

    s.resample('M').mean()  索引为时间序列的重要方法 resample 重采样

每连续4个月为一组，求最大值所在的日期

s.groupby(pd.Grouper(freq='4M')).idxmax()

我的做法

还有个pd.Grouper方法？ 

FlightNumber列中有些值缺失了，他们本来应该是每一行增加10，填充缺失的数值，并且令数据类型为整数

df['FlightNumber'] = df['FlightNumber'].interpolate().astype(int)

我的做法

    series，dataframe 都有 interpolate 这个方法，记一下

将From_To列从_分开，分成From, To两列，并删除原始列

temp = df.From_To.str.split('_', expand=True)

temp.columns = ['From', 'To']

df = df.join(temp)

df = df.drop('From_To', axis=)

我的做法

df['from'] = df['From_To'].str.split('_',expand=True)[]

df['to'] = df['From_To'].str.split('_',expand=True)[]

很明显，join更简洁，换个角度，如果列更多，我的方法就麻烦多了。

strip有个expand参数，很重要。python中的split 没有这个参数。