- datatime 处理方法
- useCols 节省内存
- skip rows 抽样
	df = pd.read_csv(
     		filename,
     		header=0,
     		skiprows=lambda i: i>0 and random.random() > p
	)

	import pandas as pd
	import numpy as np

	filename = 'hugedatafile.csv'
	nlinesfile = 10000000
	nlinesrandomsample = 10000
	lines2skip = np.random.choice(np.arange(1,nlinesfile+1), (nlinesfile-nlinesrandomsample), replace=False)
	df = pd.read_csv(filename, skiprows=lines2skip)

- exec+ groupby
- 分层抽样

- 用于去重（一维使用value_counts()）
- 用于拆分数据
- 搭配apply处理复杂数据

- map 一个dict，map一个匿名函数