引子：pansas描述性统计可参考前篇https://www.jianshu.com/p/4730784baeb1
而pandas在数据处理上，有更多的操作技巧，在此文重新整理数据的基础处理。以下使用kaggle上的pokemon数据集。
离散化
（注：离散化是数据分析非常常见的拆分思路。初级的数据分析师常用数据知识通常只是小学数学，在这种情况下，如何快速识别波动原因？通过离散化，将原来的连续数据（或者大量的离散数据）拆成几个区间，从而利用二分的思路不断缩小波动的可能区间）
import pandas as pd
df2=read_csv('file_path')
pd.cut(df2.Attack, 3, labels=['low', 'middle', 'high'])
#注：cut方法是严格按值的大小进行分组，比如最小值0，最大值100，则分四组，每组的区间间隔25
#注：qcut方法类似分位数的做法，如分四组，则每组的边界则正好是四分位数
df2.Attack.describe()
pd.cut(df2.Attack, 4)
pd.qcut(df2.Attack, 4)
排序
（注：排序功能是很高频的功能，可以直观的看到一些变量边界值的分布情况，同时，为排序后可以使用切片采集一些关注信息）
#按索引排序
df2.sort_index()
df2.sort_index(axis=1, ascending=False)
#按某个变量值排序
df2.sort_values(by='HP')
df2.sort_values(by=['HP', 'Attack'])#此处排序会优先list中的第一个变量
#排序后切片
df2.Attack.nlargest(2)#相当于先sort_values,再head
函数
（注：pandas函数提供了对data_frame/series中的每一数做映射的方法;一个简单应用场景是，如果没有这种思路，可能需要以遍历+新函数定义的方式解决每一个元素的判断问题；比如数据邮件日报的阈值报警）
#apply方法（apply同时适用于data_frame和series，另一种方法map仅适用于series，但使用思路大体一致，此处不再赘述）
df2.HP.apply(lambda x:'is_tanker' if x > 90 else 'weak_bird')
df2[['Attack', 'HP']].apply(lambda x:x.max(), axis=0)
#applymap方法：针对data_frame中的每一个元素
df2[['Name', 'Type 1']].apply(lambda x:str(x).lower(), axis=0)
修改列名/索引名
#修改列名
df2[['Attack', 'HP']].rename(columns={'Attack':'sword', 'HP':'shield'})
#修改索引名
df2[['Attack', 'HP']].rename(index={0:'first'})
类型操作
#识别不同类别变量的列数
df2.get_dtype_counts()
#转换数据类型，可使用astype方法或者to_numeric, to_datetime, to_timedelta
df2.Attack.astype(float)
pd.to_numeric(df2.Name, errors='raise')#转化失败时抛出异常
pd.to_numeric(df2.Name, errors='ignore')#转化失败时忽略
pd.to_numeric(df2.Name, errors='coerce')#转化失败时赋值为NAN(not a number)或者NAT（对于日期转化）
（注：本文非原创文章，主要作为学习笔记整理，原文见https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1MjYzNjQwOQ==&mid=2247484072&idx=1&sn=b9d03e25b5c952b30bd27fdabedaa77b&scene=19#wechat_redirect）