检测和过滤异常值
过滤或变换异常值（outlier）在很大程度上就是运用数组运算。来看一个含有正态 分布数据的DataFrame
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找出某列中绝对值大小超过3的值
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选出全部含有“超过3或-3的值”的行，你可以在布尔型DataFrame中使用any方法
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就可以对值进行设置。可以将值限制在区间-3到3以内
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根据数据的值是正还是负，np.sign(data)可以生成1和-1
排列和随机采样
利用numpy.random.permutation函数可以轻松实现对Series或DataFrame的列的排 列工作（permuting，随机重排序）。通过需要排列的轴的长度调用permutation， 可产生一个表示新顺序的整数数组
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基于iloc的索引操作或take函数中使用该数组了
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不用替换的方式选取随机子集，可以在Series和DataFrame上使用sample方法
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要通过替换的方式产生样本（允许重复选择），可以传递replace=True到sample
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