Python+Mongodb 与Pandas 数据统计相关问题

Question

def getuser():
    users = user.find({
        'totalRecharge': {'$gt': 0},
        '$or': [
            {'recharge.from': 'weixin'},
            {'recharge.from': 'alipay'},
            {'recharge.from': {'$ne': 'jCode'}},
            {'recharge.from': {'$ne': 'regCoupon'}}
        ]
    })
    data = [u for u in users]
    frame = pd.DataFrame(data, columns=['phone', 'balance', 'totalRecharge'])
    print(frame[(frame['balance']/100 > 100) & (frame['totalRecharge']/100 > 1000)].count())
    return

最近重新研究Python用于数据统计，数据库是MongoDB，最近发现Pandas有的会与Pymongo的聚合管道功能相近，pandas目前还不熟练 基本上都是边写边去网上找一些方法。

1. 问题数据库的里int字段比例都是1:100 比如balance字段 1元=100.如何在构建dataframe时除以100？
2. 而且groupbycut这些方法为什么国内很少有文章？
3. 一堆各种入门、必看、XX个牛逼方法 尼玛全都是来回复制的文档的，真正自己使用总结或使用的干货却很少？

从代码量看我还是比较倾向Pandas! 请老手们给条明路。