Нетерпится рассказать про метод chaining. После dplyr не мог заставить себя переключиться обратно, поэтому нашёл способ делать через цепочки всё. Кроме query также интересен assign, который позволяет создавать новые столбцы. Пример df.assign(new_col=lambda d: d.old_col_1 + d.old_col_2). И второй метод pipe. Это когда известные спобы сделать цепочку не работают, поэтому ты пишешь функцию и передаешь в pipe. Пример
def replace_cols(df, new_cols):
   df.columns = new_cols
   return df

df.pipe(replace_cols, ['col1', 'col2'])
Вариант выше позволяет, например, преименовать столбцы после того как агрегация создала 2 уровня в названиях колонок