当您需要将数据值分段并排序到不同的箱中时，调用 cut() 方法。它用于将连续变量转换为分类变量。它还可以将元素数组分隔成单独的箱。该方法仅适用于一维数组样式的对象。如果我们有一组大量的标量数据，并对其进行一些统计分析，我们可以使用 cut() 方法。

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Pandas 中的 count() 方法被定义为一种用于计算每列或每行中非 NA 单元格数量的方法。它还适用于非浮点数据。

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astype() 方法通常用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype.astype() 函数。它还可以将任何合适的现有列转换为分类类型。当我们希望将特定列的数据类型转换为另一种数据类型时，就会用到它。我们还可以使用 Python 字典的输入一次更改多个列类型。在字典中，键标签对应于列名，而值标签对应于我们希望在列中的新数据类型。

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assign() 方法还负责将新列添加到 DataFrame 中。如果重新分配一个现有列，则其值将被覆盖。

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DataFrame.aggregate() 函数的主要任务是对一个或多个列应用一些聚合。最常用的聚合包括：sum: 用于返回请求轴上的值的总和。min: 用于返回请求轴上的最小值。max: 用于返回请求轴上的最大值。

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Pandas apply() 函数允许用户传递一个函数，并将其应用于 Pandas series 的每个单个值。这个函数改进了 panda 库的功能，因为它有助于根据所需的条件对数据进行分离。因此，它可以有效地用于数据科学和机器学习。要传递给函数的对象是Series 对象，其索引要么是 DataFrame 的索引，即 axis=0，要么是 DataFrame 的列，即 axis=1。默认情况下，result_type=None，最终的返回类型是从应用的函数的返回类型推断出的。否则，它取决于 result_type 参数。

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Pandas append() 函数用于将其他 dataframe 的行添加到给定 dataframe 的末尾，返回一个新的 dataframe 对象。新列和新单元格被插入到原始 DataFrame 中，这些单元格填充了 NaN 值。

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Pandas DataFrame（数据框）是一种广泛使用的数据结构，它与带有标签轴（行和列）的二维数组一起工作。DataFrame 被定义为存储具有两个不同索引的数据的标准方式，即行索引和列索引。它具有以下属性：列可以是异构类型，如整数、布尔值等。它可以被看作是一种 Series 结构的字典，其中行和列都被索引。在列的情况下，它表示为“columns”，在行的情况下表示为“index”。

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value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。它返回的对象将按降序排列，以便其第一个元素将是出现频率最高的元素。默认情况下，它排除 NA 值。

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在使用 Pandas 的 DataFrame 时，你可能需要找到列中存在的唯一元素。为此，我们必须使用 unique() 方法从列中提取唯一值。Python 中的 Pandas 库可以轻松帮助我们找到唯一数据。列中存在的唯一值按其出现的顺序返回。这不会对其出现的顺序进行排序。此外，此方法基于哈希表。它比 numpy.unique() 方法快得多，并且还包括空值。

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