一、Pandas数据转换函数 map、apply、applymap
●map：只用于Series，实现每个值->值的映射；
●apply：用于Series实现每个值的处理，用于Dataframe实现某个轴的Series的处理；
●applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素；
1.map用于Series值的转换
Series.map(dict) or Series.map(function)均可
方法一：Series.map(dict)
方法二：Series.map(function)
2.apply用于Series和DataFrame的转换
●Series.apply(function), 函数的参数是每个值
●DataFrame.apply(function), 函数的参数是Series
3.applymap用于DataFrame所有值的转换
二、Pandas对每个分组应用apply函数
1.对数值列按分组进行归一化，映射到[0, 1]区间：
归一化公式:
2.取每个分组的TOPN数据
三、Pandas的stack和pivot实现数据透视
1.经过统计得到多维度指标数据
2.使用unstack实现数据二维透视
3.使用pivot简化透视
四、Pandas快速处理日期数据
1.统计每周、每月、每季度的最高温度
读取天气数据到dataframe
将日期列转换成pandas的日期
方便的对DatetimeIndex进行查询
获取周月季度
统计每周、每月、每个季度的最高温度
五、Pandas处理日期索引缺失
方法一：
方法二：
