数据 NaN 值排查，统计，排序

data.isnull()

• data 是一个 dataframe 的结构

np.sum(data.isnull())

• 找到缺失值的总数

data.sort_values()

• 按照某个列进行数据的排序，
• 或者按照某两个列进行排序

四种基本统计方法

• 最大值 np,max() ，最小值 np.min() ，均值 np.mean() ，分位数 np.quantile()

分组 data.groupby

• 分组： df.groupby() ，按照某个字段进行分组；返回一个分组后的对象df.groupby(by=[...])df.groupby(by=[...]) 可以按照多个字段进行分组，形成层次化的索引结构
• 
  

聚合 data.agg()

• 聚合方法灵活，能够对分组对象进行相同的聚合，也可以选择不同的聚合方法
• 聚合 data.agg([np.mean, np.max]) 聚合的是统计方法，例如求最大值和最小值的方法；注意进行聚合的数据首先是要进行分组才能够进行聚合。

• 聚合还可以根据具体的字段通过字典的方式设置不同的统计方法： grouped.agg({字段名:统计方法名})

• apply 可以进行聚合运算，也可以进行按行运算

• apply 的参数还可以是一个 lambda 函数对 df 中的某个 series 进行操作

transform

• 返回与数据同样长度的行，无法进行聚合

pd.pivot_table() ：