使用drop_duplicates()函数删除重复的行
如果使用pd.concat([df1,df2],axis = 1)生成新的DataFrame，新的df中columns相同，使用duplicate()和drop_duplicates()都会出问题
映射的含义：创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定
需要使用字典：
map = { ‘label1‘:‘value1‘, ‘label2‘:‘value2‘, ... }
包含三种操作：
使用replace()函数，对values进行替换操
首先定义一个字典
调用.replace()
replace还经常用来替换NaN元素
使用map()函数，由已有的列生成一个新列
适合处理某一单独的列。
仍然是新建一个字典
map()函数中可以使用lambda函数
transform()和map()类似
仍然是新建一个字典
使用rename()函数替换行索引
使用rename()函数替换行索引
使用describe()函数查看每一列的描述性统计量
使用std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差
根据每一列的标准差，对DataFrame元素进行过滤。
借助any()函数, 测试是否有True，有一个或以上返回True，反之返回False
对每一列应用筛选条件,去除标准差太大的数据
删除特定索引df.drop(labels,inplace = True)
使用.take()函数排序
可以借助np.random.permutation()函数随机排序
当DataFrame规模足够大时，直接使用np.random.randint()函数，就配合take()函数实现随机抽样
数据聚合是数据处理的最后一步，通常是要使每一个数组生成一个单一的数值。
数据分类处理：
数据分类处理的核心： groupby()函数
如果想使用color列索引，计算price1的均值，可以先获取到price1列，然后再调用groupby函数，用参数指定color这一列
使用.groups属性查看各行的分组情况：
可以使用pd.merge()函数将聚合操作的计算结果添加到df的每一行
使用groupby分组后调用加和等函数进行运算，让后最后可以调用add_prefix()，来修改列名
在transform或者apply中传入函数即可
df = DataFrame({‘color‘:[‘white‘,‘black‘,‘white‘,‘white‘,‘black‘,‘black‘], ‘status‘:[‘up‘,‘up‘,‘down‘,‘down‘,‘down‘,‘up‘], ‘value1‘:[12.33,14.55,22.34,27.84,23.40,18.33], ‘value2‘:[11.23,31.80,29.99,31.18,18.25,22.44]})
apply的操作对象，也就是传给lambda的参数是整列的数组
原文：http://www.cnblogs.com/HixiaoDi/p/7745496.html