arr.reshape ใน NumPy ผมใช้สำหรับเปลี่ยนรูปร่าง (shape) ของ array โดยจำนวนสมาชิกทั้งหมดยังคงเดิม เช่น แปลง 1D array 12 ตัวให้กลายเป็น matrix 3×4 ได้ทันที โดยไม่ต้องสร้างข้อมูลใหม่ครับ

arr.reshape(newshape)

apply ใน pandas ผมใช้สำหรับรันฟังก์ชันกับแต่ละแถวหรือแต่ละคอลัมน์ใน DataFrame หรือรันกับแต่ละค่าใน Series ตอนที่ต้องการ logic ซับซ้อนที่ vectorized operations ทำไม่ได้ครับ

df.apply(func, axis)

astype ใน pandas ผมใช้สำหรับแปลงประเภทข้อมูล (dtype) ของคอลัมน์หรือ DataFrame เช่น จาก object เป็น int หรือ float เป็น str ทำให้คำนวณได้ถูกต้องและประหยัด memory มากขึ้นครับ

df.astype(dtype, errors)

df.sort_values() ใน pandas ผมใช้สำหรับเรียงลำดับแถวใน DataFrame ตามค่าของคอลัมน์ที่กำหนด เรียงจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อยก็ได้ และยังเรียงตามหลายคอลัมน์พร้อมกันได้ด้วยครับ

df.sort_values(by)