数据处理是数据分析的核心环节，pandas库提供了高效便捷的工具来简化这一过程。以下是关键步骤与技巧：
🧹 1. 数据清洗：让数据「干净」起来
- 处理缺失值：使用
df.dropna()或df.fillna()填补空白 - 去除重复数据：通过
df.drop_duplicates()优化数据集 - 格式标准化：用
pd.to_datetime()统一日期格式 - 异常值检测：结合
df.describe()与可视化工具分析
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🔄 2. 数据转换：重塑数据结构
- 类型转换：
df.astype()实现列类型统一 - 分箱处理：用
pd.cut()对连续变量进行分段 - 透视表构建：
pivot_table()简化多维数据汇总 - 字符串操作：
str.contains()/str.split()灵活处理文本
📊 3. 数据聚合：提炼关键洞察
- 分组统计：
groupby()结合mean()/sum()进行分类汇总 - 交叉表分析：
crosstab()揭示变量间关系 - 时间序列处理：
resample()实现周期性数据聚合 - 自定义聚合函数：通过
agg()扩展分析维度
📈 4. 数据可视化：用图表说话
- 基础图表：
plot()生成折线图/柱状图 - 高级图表：
plotly()实现交互式可视化 - 热力图分析：
sns.heatmap()展示数据相关性 - 动态更新：结合
ipywidgets实现参数化图表
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