s.loc['index_one'] # 按索引选取数据
df.iloc[0,:] # 返回第一行
df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素
df.loc[0,:] # 返回第一行（索引为默认的数字时...，用法同df.iloc），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...降序排列数据
df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象
df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象
df.groupby..., values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表...(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np.max
df.groupby
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