pandas小提示（持续更新）

In [1]: obj = pd.Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d'])
        obj[:'d']
Out [1]:
a    0
b    1
c    2
d    3
dtype: int32

• loc和iloc使用单一值或者一个列表的方式获取行元素，使用 [：，值或列表] 的方式获取列元素
• 尽量使用loc和iloc来选取想要的数字，即使你只想要一个行或者列，这样可以避免一些混淆标签名和索引值的错误，也更加清晰。
• 当两个df的形状不一致时，强行相加会导致大量的NAN值，使用add方法和fill_value参数可以指定不存在的值按什么来参与计算（例如按0计算）
• 使用df.idmax()方法可以获取最大值所对应的索引

附表一：Dataframe可以使用的描述和汇总统计方法（来源：《利用python进行数据分析》）