），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数
df.ix[[:5],["col1","col2"]] # 返回字段为col1和col2的前5条数据，可以理解为loc和
iloc的结合体...、最⼩值的数据透视表
df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持
df.groupby(col1).col2.agg(['min','max...'])
data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每⼀列应⽤函数np.mean
data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每⼀⾏应⽤函数...df1.append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部
df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应...') # 与 df1.join(df2, how='outer')效果相同
