iloc ใน pandas ผมใช้สำหรับเลือกแถวและคอลัมน์ด้วยตำแหน่งตัวเลข (0-based index) เหมือนการอ้างอิงเซลล์ใน Excel ด้วยเลขแถว-คอลัมน์ครับ ต่างจาก loc ตรงที่ iloc ไม่สนใจชื่อ index — ดูแค่ว่าอยู่ตำแหน่งที่เท่าไหร่เท่านั้น

df.iloc[row_indexer, col_indexer]

isin ใน pandas ผมใช้เช็คว่าแต่ละค่าในคอลัมน์ตรงกับค่าใน list ที่กำหนดไหม คืนมาเป็น True/False ทีละแถว ถ้าใครเคย filter หลายค่าพร้อมกันใน Excel หรือเขียน OR หลายเงื่อนไขซ้อนๆ กัน ตัวนี้คือทางลัดที่สะอาดกว่ามากครับ

df['col'].isin(values)

df.loc ใน pandas ผมใช้สำหรับเลือกข้อมูลจาก DataFrame โดยระบุ label ของแถวและคอลัมน์ ไม่ว่าจะเลือกแถวเดียว หลายแถว หรือกรองด้วยเงื่อนไข Boolean เหมือนการกด Ctrl+F ใน Excel แต่ทรงพลังกว่ามากครับ

df.loc[row_label] df.loc[row_label, col_label] df.loc[boolean_mask] df.loc[boolean_mask, [col1, col2]]

nlargest ใน pandas ผมใช้ดึง N แถวที่ค่าในคอลัมน์ที่ระบุสูงที่สุดออกมาเลย เช่น Top 3 ลูกค้ายอดซื้อเยอะสุด ถ้าใครเคยทำ Sort มาก→น้อย ใน Excel แล้วเอา N แถวบนสุด ตัวนี้คือคำสั่งเดียวที่ทำงานนั้นให้จบครับ

df.nlargest(n, columns)

nsmallest ใน pandas ผมใช้ดึง n แถวที่ค่าในคอลัมน์ที่ระบุต่ำสุดออกมา เหมือนใน Excel ที่เรา Sort จากน้อยไปมากแล้วหยิบแถวบนสุดมา n แถว (Bottom N) แต่ตัวนี้สั่งบรรทัดเดียวจบเลยครับ

df.nsmallest(n, columns)

query ใน pandas ผมใช้กรองแถวใน DataFrame ด้วยข้อความเงื่อนไขที่อ่านง่ายเหมือนพูดภาษาคน แทนที่จะเขียน boolean mask ยาวๆ ให้ตาลาย เหมาะมากกับเงื่อนไขซับซ้อนหลายข้อที่อยากให้โค้ดสั้นและอ่านรู้เรื่องครับ

df.query(expr)