📊 数据处理常用工具
- Pandas（数据清洗与分析）
- NumPy（数值计算基础）
- Matplotlib（数据可视化）
- Dask（处理大数据集）
📋 典型数据处理流程
- 数据采集 - 使用
requests库抓取网页数据 - 数据清洗 - 通过Pandas处理缺失值、重复数据
- 数据转换 - 应用
sklearn进行特征工程 - 数据存储 - 使用
SQLAlchemy连接数据库 - 数据可视化 - 用
seaborn生成统计图表
🌐 推荐学习路径
- 基础入门：Python基础语法
- 高级技巧：数据处理实战案例
- 项目模板：GitHub开源项目
🚀 实战建议
- 使用Jupyter Notebook进行交互式分析
- 学习Pandas的
groupby和pivot_table功能 - 掌握数据标准化（Standardization）方法
- 探索可视化库的配色方案与图表类型
📌 提示：处理敏感数据时，请务必遵守数据安全规范