本文介绍了pandas库中的一些不常使用的高效功能，包括通过特定函数获取最大或最小值对应的对象名称，使用.cut()进行数据切片，利用.nsmallest()和.nlargest()获取最小或最大值的记录，以及数据透视表的操作，如普通筛选求和与pivot_table+unstack的组合应用，提升数据分析的便捷性。
pandas 是我们常用的一个Python数据分析库。其中有不少操作是我们平时很少用到的。如下：
数据源：
df
一、 获取最大或最小值所对应对象的名称
获取某列的最小值：
df["数量"].min()
获取最小值所对应的汽车品牌：
df[df["数量"] == df["数量"].min()]["品牌"].values[0]
获取最大
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