pandas 读取表格后会生成一个 dataframe 对象，一个 dateframe 对象实际上就是一个表格。同一般表格类似，dateframe 对象由三部分组成，表头，index，和表格内容。具体到存储方式上，实际上一个表格被存储为一个 numpy 的二维列表。
使用 dataframe 的关键即是从原初的表格中选择子集。假设表格名称时df, 在选择时可以直接 df[‘age’] 也可以使用 df.loc[12], dfloc[12:23] 来选择表格的一部分。 df[12:23, [‘age’, ‘name’]] 可同时选择行和列来得到子集。
在对原始的表格进行处理时，一个常用的操作时对原来的表格进行分组，可以使用 groupby 函数来实现。
如果想要尽量提升性能，需要尽量避免循环操作，转而使用系统内置的函数来处理数据，得到想要的结果，如
df.groupby(['age', 'gender'])['consum'].transform('count')
df.groupby(['age', 'gender'])['consum'].transform(sum)
df.groupby(['age', 'gender'])['consum'].transform('mean')
还可以使用第三方并行库来进行加速,如 modin, swifter 等。参见：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/81554435
https://zhuanlan.zhihu.com/p/82560840
https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html
选择子集的方式参加：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/99223469
对数据进行合并，排序，条件查询，分组等，参见：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59712253
一个常见的操作时统计 一个 series 里重复元素的个数，可以直接使用函数
ser.value_counts()
ser.unique() 返回去重的样本。
参见：
https://blog.csdn.net/NormanBeita/article/details/89474540
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