Pandas — очень мощный инструмент для работы и манипуляций над данными с помощью python. Можно сказать, что pandas предоставляет возможности SQL базы данных, дополненные мощью python. Однако, работа с данной библиотекой иногда вызывает некоторые трудности, так как работать приходится по сути с матричными данными и объектами pandas да numpy, а переход к стандартным python типам и циклам неминуемо грозит кратной потерей функциональности. Поэтому для себя создал шпаргалку по работе с дата-фреймами:

Работа начинается с загрузки данных в DataFrame, поэтому для начала считаем данные:

df = pd.read_csv('some.csv')
# если Вам заранее известны типы, то чрезвычайно полезно задать типы колонок сразу - это сэкономит оперативную память.
# также можно использоть лишь несколько колонок, а не все колонки в файле
df = pd.read_csv('some.csv', usecols=["user_id", "id3"], dtype={"user_id": np.int64, "id3": np.uint16})

Возможно и самостоятельно создать DataFrame и добавить строки

# пример создания объекта дата-фрейм
pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
# пример добавления строки в дата-фрейм
df.append({'A':1, 'B':2}, ignore_index=True)

После создания или загрузки DF полезно посмотреть чтоже там за данные, для этого можно воспользоваться следующими операциями:

df.head()       # первые строки
df.tail()       # последние строки
df.sample(5)    # случайно выбранное кол-ва строк, полезно использовать для уменьшения матрицы для прогонки тестов
df.shape        # по аналогии с numpy - размерность матрицы
df.describe()   # математические данные
df.info()       # использование памяти

Возможно далее вам захочется получить точечное значение по координатам из дата фрема, тогда используйте ix

some_value = df.ix[2, 'som_col']  # похожие функции loc и iloc

Для фильтрации по колонкам пандас использует булевую логику, проще показать на примере:

filtered_data = df[df.some_col == 'apple']
filtered_data = df[(df.price > 10.0) & (df.some_col == 'apple')]

Далее приведём несколько примеров манипуляции с данными:

# пример удаления колонки:
df = df.drop("A", axis=1)
# удалит дубликаты
df = df.drop_duplicates()
# Создание новой колонки со значением по умолчанию
df['new_col'] = 1
# а вот так можно добавлять колонку с условием
df['new_col2'] = np.where(df['score']>=10.0, True, False)

Применение произвольной функции ко всей колонке

def get_score(s):
    return s * 0.21

df['score'] = df.some_col.apply(get_score)

Переименование колонки, сортировка

# переименовываем колонку A на колонку C
df = df.rename(columns={'A': 'C'})
# сортировка по одной колонке
df = df.sort_values('price', axis=0, ascending=False)
# сортировка сразу по нескольким колонкам
df = df.sort_values(['price', 'score'], ascending=[1, 0])

пример на соединение или конкатенацию дата-фреймов

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, axis=0)

группировка в дата-фрейме без мультииндекса

df.groupby(['A'], as_index=False).agg({'B': lambda series: series.iloc[0]})

После всех манипуляций, вас скорее всего надо будет данные куда-то выгрузить в другом формате или сохранить до следующего раза новый фрагмент таблицы дата-фрейма:

# в numpy массив
df.values
# в numpy массив, но сразу всю матрицу
df.as_matrix
# сохранить в файл
df.to_csv('submission.csv', index=False)