Python的数据分析库pandas提供了丰富的操作方法，以下是一些常用操作的简要介绍：
pd.read_csv()、pd.read_excel()等方法可以读取相应格式的数据，而使用pd.to_csv()、pd.to_excel()等方法可以将数据写入相应格式的文件中。drop_duplicates()方法可以去除重复行，使用dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列，使用astype()方法可以转换数据的类型。sort_values()方法可以按指定列或行排序，使用sort_index()方法可以按索引排序。mean()、median()、std()等方法可以计算相应统计量。merge()方法可以按指定列或行合并数据，使用concat()方法可以将多个数据对象堆叠在一起。transpose()方法可以转置数据，使用pivot_table()方法可以创建透视表。pd.to_datetime()方法可以解析日期字符串，使用date_range()方法可以生成日期范围，使用resample()方法可以进行频率转换。以上只是pandas常用操作的一部分，实际上pandas还提供了很多其他高级功能和操作方法，可以满足各种复杂的数据分析需求。
