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11	导入数据 - pd.DataFrame(data) - 读[]list	公开
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20	创建DataFrame - 数据DataFrame	公开
21	创建DataFrame - 空DataFrame、方法流通	公开
22	重要概念 - inplace=True - 原df修改	公开
23	数据类型 - int64、float64、bool、datetime64	公开
24	数据类型 - pd.Timestamp() - 时间	公开
25	数据类型 - pd.Timedelta() - 时长	公开
26	数据类型 - print(df.dtypes) - 查看数据类型	公开
27	重要函数 - apply(fun) - 传入方法	公开
28	转换 - df["列"].apply() - 字段是list转多行	公开
29	转换 - df.explode("要拆的列") - 字段是list转多行	公开
30	转换 - df["列"].apply() - 字段是dict转成多列	公开
31	转换 - pd.melt() - 多列转多行	公开
32	转换 - pd.pivot() - 多行转多列	公开
33	转换 - 多列合并	公开
34	判断 - if df.empty: - Data Frame 是否为空	公开
35	DataFrame信息 - df.shape[0] - [0]行数、[1]列数	公开
36	DataFrame信息 - list(data) - 全部列名	公开
37	DataFrame信息 - df.info() - 数据集的数据类型	公开
38	DataFrame信息 - df.describe() - 描述	公开
39	列级 - df["新列名"] = 0 - 新增列和基础值	公开
40	列级 - df[""] = df[""].xx - 数据截取、数据转换日期	公开
41	列级 - astype("float64") - 替换数据类型	公开
42	列级 - df.set_index("columns") - 列转索引	公开
43	列级 - df.reset_index() - 索引转列	公开
44	列级 - df.reset_index() - 索引重置	公开
45	列级 - df_new = df.rename() - 列改名	公开
46	列级 - df.columns=["a","b"] - 重命名列名	公开
47	列级 - df.drop() - 删除列	公开
48	行级 - df.append(s) - 增加行	公开
49	行级 - df.drop() - 删除行，清空	公开
50	内容 - sort_value() - 排序	公开
51	内容 - df.drop_duplicate() - 去重	公开
52	内容 - df.dropna() - 删除所有包含空值的行	公开
53	内容 - str.replace() - 替换	公开
54	内容 - df.where() - NaN转换为None	公开
55	内容 - df.fillna() - NaN转换	公开
56	内容 - python语法判空	公开
57	选择数据 - random_rows = df.sample(3) - 随机3行	公开
58	选择数据 - df[] - python切片	公开
59	选择数据 - df.loc[:,:] - 行名,列名 - 时间范围	公开
60	选择数据 - df.nlargest() - 最大最小时间	公开
61	选择数据 - df.iloc[:,:] - 行index,列index	公开
62	选择数据 - df[] - df[选择指定列]	公开
63	选择数据 - df[][] - df[选择指定列][筛选条件]	公开
64	选择数据 - df[df["A"] == "a"]] - 列A等于a的数据	公开
65	获得数据值 - 选择后.index[0] - index	公开
66	for - for循环 - 较慢不建议用	公开
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72	运算 - df.agg() - 聚合运算	公开
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80	导出数据 - df. to_dict() - dict{}	公开	$导出数据 - df. to_dict() - dict{}$
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82	导出数据 - df.to_csv() - CSV文件	公开
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91	matplotlib - plt.plot(,,) - 显示图表	公开
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