pandas使用goupby函数和nunique函数计算每个分组对应的多个变量的独特值的个数（ unique values of each group in dataframe）

pandas使用groupby函数和agg函数获取每个分组特定变量独特值的个数（number of distinct values in each group in dataframe）

pandas使用unique函数计算dataframe单个数据列中的独特值、或者计算dataframe多个数据列的独特值（get unique values of column or columns）

pandas使用isna函数和sum函数统计dataframe每个数据列包含的缺失值的个数

pandas使用isna函数和sum函数统计dataframe每个数据行包含的缺失值的个数

pandas使用groupby函数按照多个分组变量进行分组聚合统计、使用agg函数计算分组的多个统计指标（grouping by multiple columns in dataframe）

pandas使用sort_values函数和groupby函数获取每个分组数值最大的前N行数据（n rows with largest column value in each group)

pandas使用idxmax函数获取dataframe每个数据行中最大值对应的列名称（column label of max value in each row in dataframe）

pandas使用iteritems函数迭代地查看dataframe中的每个数据列（iterate over each column of a dataframe）

pandas使用iterrows函数迭代地查看dataframe中的每个数据行（iterate over each row of a dataframe）

pandas使用isna函数和any函数计算返回dataframe中包含缺失值的数据行（rows with missing values in dataframe）