1、索引

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2、关于复合操作

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也可以把他们搞成一个函数

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3、iloc的索引，关键的一点是 他是基于位置的索引

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4、query方法
在pandas中，支持把字符串形式的查询表达式传入query方法来查询数据，其表达式的执行结果必须返回布尔列表。

在进行复杂索引时，由于这种检索方法无需像普通方法一样重复使用Dataframe的名字来引用列名，一般而言会使代码长度在不降低可读性的前提下有所减少

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5、query方法中使用@引入外部变量

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6、多级索引
多级索引中的loc索引器：关键的点是--多级索引中的单个元素以元组为单位的，所以，文章最开始的loc方法和iloc方法是适用的！！！

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7、多级索引的构造
三种方法：from_tuples, from_arrays, from_product

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8、索引的交换和删除
交换
swaplevel：只可以交换两个层
reorder_level：可以交换任意层
删除
droplevel: table.droplevel()

9、map
map 可以更灵活地对索引属性进行修改

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10、reset_index
hhhhhhhh,其实我还是最常用这个函数了。。。之前总是全套reset_index()

11、关于索引的部分运算
由于集合的元素是互异的，但是索引中可能有相同的元素，先用 unique 去重后再进行运算。

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12、isin函数的利用
isin函数是针对Series的方法！！！！！！！
使用的时候应该是 df.col.isin.....