.head()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：返回DataFrame的前N行。当数据量较大时，使用.head()可以快速对数据有个大致了解。
用法：
In [16]: data.head() Out[16]: company salary age 0 NaN 43 21 1 A 8 41 2 A 28 26 3 C 42 28 4 A 33 26
.info()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：打印所用数据的一些基本信息，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。
用法：
In [17]: data.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 9 entries, 0 to 8 Data columns (total 3 columns): company 8 non-null object salary 9 non-null int32 age 9 non-null int32 dtypes: int32(2), object(1) memory usage: 224.0+ bytes
.describe()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：生成描述性统计汇总，包括数据的计数和百分位数，有助于了解大致的数据分布
用法：
In [18]: data.describe()
Out[18]:
salary age
count 9.000000 9.000000
mean 31.777778 27.111111
std 12.804079 9.143911
min 8.000000 18.000000
25% 25.000000 21.000000
50% 33.000000 26.000000
75% 42.000000 28.000000
max 48.000000 43.000000
.value_counts()
作用对象：Series
主要用途：统计分类变量中每个类的数量，比如company中各个公司都有多少人
主要参数：
- normalize （boolean, default False）
返回各类的占比 - sort （boolean, default True）
是否对统计结果进行排序 - ascending （boolean, default False）
是否升序排列
用法：
In [19]: data['company'].value_counts()
Out[19]:
A 4
B 2
C 2
Name: company, dtype: int64
# 返回占比情况
In [20]: data['company'].value_counts(normalize=True)
Out[20]:
A 0.50
B 0.25
C 0.25
Name: company, dtype: float64
# 升序排列
In [21]: data['company'].value_counts(ascending=True)
Out[21]:
C 2
B 2
A 4
Name: company, dtype: int64
.isna()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：判断数据是否为缺失值，是的话返回True，否的话返回False
用法：
In [22]: data.isna() Out[22]: company salary age 0 True False False 1 False False False 2 False False False 3 False False False 4 False False False 5 False False False 6 False False False 7 False False False 8 False False False
.any()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：大多数情况下数据量较大，不可能直接isna()后一个一个看是否是缺失值。any()和isna()结合使用可以判断某一列是否有缺失值。
用法：
In [23]: data.isna().any() Out[23]: company True salary False age False dtype: bool
.dropna()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：删掉含有缺失值的数据
用法：
In [24]: data.dropna() Out[24]: company salary age 1 A 8 41 2 A 28 26 3 C 42 28 4 A 33 26 5 C 20 18 6 A 48 43 7 B 25 23 8 B 39 18
.fillna()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：填充缺失数据
主要参数：
- value （scalar, dict, Series, or DataFrame）
用于填充缺失值的值 - method （{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None）
缺失值的填充方式，常用的是bfill后面的值进行填充，ffill用前面的值进行填充 - inplace （boolean, default False）
是否作用于原对象
用法：
In [26]: data.fillna('B')
Out[26]:
company salary age
0 B 43 21
1 A 8 41
2 A 28 26
3 C 42 28
4 A 33 26
5 C 20 18
6 A 48 43
7 B 25 23
8 B 39 18
# 用缺失值后面的值来填充（这里NaN后面是'A'）
In [25]: data.fillna(method='bfill')
Out[25]:
company salary age
0 A 43 21
1 A 8 41
2 A 28 26
3 C 42 28
4 A 33 26
5 C 20 18
6 A 48 43
7 B 25 23
8 B 39 18
.sort_index()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：对数据按照索引进行排序
主要参数：
- ascending （boolean, default False）
是否升序排列 - inplace （boolean, default False）
是否作用于原对象
用法：
# 按索引降序排列 In [27]: data.sort_index(ascending=False) Out[27]: company salary age 8 B 39 18 7 B 25 23 6 A 48 43 5 C 20 18 4 A 33 26 3 C 42 28 2 A 28 26 1 A 8 41 0 NaN 43 21
.sort_values()
作用对象：Series和DataFrame
主要用途：对DataFrame而言，按照某列进行排序（用by参数控制），对Series按数据列进行排序。
主要参数：
- by （str or list of str）
作用于DataFrame时需要指定排序的列 - ascending （boolean, default False）
是否升序排列
In [28]: data.sort_values(by='salary') Out[28]: company salary age 1 A 8 41 5 C 20 18 7 B 25 23 2 A 28 26 4 A 33 26 8 B 39 18 3 C 42 28 0 NaN 43 21 6 A 48 43