Pandas的sample()方法用于从DataFrame中随机选择行和列。如果我们想要从大量数据集构建模型，我们必须随机选择数据的较小样本，可以通过sample函数完成。

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Pandas的rename()函数的主要任务是重命名任何索引、列或行。此方法对于重命名某些选定的列非常有用，因为我们只需要为要重命名的列指定信息。它主要根据一些映射（字典或Series）或任意函数更改轴标签。函数必须是唯一的，并且应该从1到-1。如果标签不包含在字典或Series中，则将保留标签。如果列出了一些额外的标签，它将引发错误。

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为了分析数据，我们需要进行许多过滤操作。Pandas提供了一个query()方法来过滤DataFrame。它提供了一种简单的方式来进行选择，并且还能简化基于索引的选择任务。

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Pandas的pivot_table()用于计算、聚合和总结数据。它被定义为一种强大的工具，可以使用Sum、Count、Average、Max和Min等计算对数据进行聚合。它还允许用户在创建了数据透视表后对数据进行排序和过滤。

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Pandas的merge()被定义为将两个数据集合并成一个并根据共同的属性或列对齐行的过程。这是DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口：

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Pandas.melt() 函数用于将 DataFrame 从宽格式转换为长格式，主要任务是将 DataFrame 转换成一种格式，其中一些列是标识变量，其余列被视为测量变量，被转移到行轴上。它仅保留两个非标识符列，即变量和值。

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mean()函数用于返回所请求轴的值的平均值。如果我们在Series对象上应用此方法，则返回一个标量值，该值是数据框中所有观测值的平均值。如果我们在DataFrame对象上应用此方法，则返回一个包含指定轴上的值的平均值的Series对象。

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当我们想要连接我们的数据框时，我们可以通过堆叠它们来将它们添加在一起，要么垂直堆叠，要么水平堆叠。另一种组合这些数据框的方法是使用每个数据集中包含共同值的列。使用共同字段组合DataFrame的方法称为"连接"。我们用于合并DataFrame的方法是join()方法。包含共同值的列被称为"连接键"。join()方法通常在一个DataFrame是包含在另一个DataFrame中的查找表时非常有用。它是一种方便的方法，可以将两个具有不同索引的DataFrame的列组合成一个单独的DataFrame。

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如果您想要循环遍历DataFrame并对每一行执行某些操作，可以使用Pandas中的iterrows()函数。Pandas使用三个函数来迭代DataFrame的行，即iterrows()、iteritems()和itertuples()。

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hist()函数被定义为一种快速了解数据集中某些数值变量分布的方法。它将数值变量中的值分成“bins”（箱），并计算落入每个箱中的观察次数。这些箱子有助于通过可视化来迅速而直观地了解变量值的分布。我们可以通过使用DataFrame.hist()方法来创建直方图，它是matplotlib pyplot API的一个包装器。直方图还是一种快速访问概率分布的有用工具。

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