1. 数据读取与写入

pd.read_csv()：读取 CSV 文件为 DataFrame。
pd.read_excel()：读取 Excel 文件。
DataFrame.to_csv()：将 DataFrame 保存为 CSV 文件。
DataFrame.to_excel()：将 DataFrame 保存为 Excel 文件。

2. 数据查看与基本操作

DataFrame.head(n)：查看前 n 行数据。
DataFrame.tail(n)：查看后 n 行数据。
DataFrame.info()：显示数据的基本信息（行数、列数、数据类型等）。
DataFrame.describe()：显示数值型数据的统计摘要。
DataFrame.shape：返回数据的行数和列数。

3. 数据选择与切片

DataFrame['列名']：选择某一列。
DataFrame.loc[行标签, 列标签]：按标签选择数据。
DataFrame.iloc[行号, 列号]：按位置选择数据。
DataFrame[条件]：按条件筛选数据。

4. 数据清洗

DataFrame.isnull()：判断缺失值。
DataFrame.dropna()：删除缺失值。
DataFrame.fillna(值)：填充缺失值。
DataFrame.duplicated()：判断重复行。
DataFrame.drop_duplicates()：删除重复行。
DataFrame.astype(类型)：转换数据类型。

5. 数据处理与变换

DataFrame.apply(函数)：对每一行或列应用函数。
DataFrame.map(函数)：对 Series 应用函数。
DataFrame.replace(旧值, 新值)：替换数据。
DataFrame.sort_values(by='列名')：按某列排序。
DataFrame.groupby('列名')：分组聚合。

6. 统计分析

DataFrame.mean()：求均值。
DataFrame.sum()：求和。
DataFrame.count()：计数。
DataFrame.max() / min()：最大/最小值。
DataFrame.value_counts()：统计唯一值的个数。

7. 其他常用方法

DataFrame.merge()：合并数据表（类似 SQL 的 join）。
DataFrame.concat()：拼接数据表。
DataFrame.pivot_table()：生成数据透视表。