🐶 Pandas高级教程：数据清洗与分析实战

1. 数据清洗技巧

• 缺失值处理
  使用 df.dropna() 删除空值，或 df.fillna(0) 填充默认值

  

• 重复数据删除
  通过 df.drop_duplicates() 移除重复行
  📌 提示：可结合 subset 参数指定特定列去重

• 类型转换
  将列转换为日期格式：pd.to_datetime(df['日期列'])
  🔗 了解更多 → /learn/pandas-basics

2. 高级数据分析方法

• 分组聚合

  df.groupby('类别').mean()
  

  

• 时间序列分析
  使用 resample() 方法进行周期性统计
  📊 示例：df.resample('M').sum()

• 交叉表生成
  通过 crosstab() 分析多维数据关系
  🔗 扩展阅读 → /community/tutorials/pandas-advanced-visualization

3. 数据可视化实践

• 折线图

  df.plot.line()
  

  

• 热力图
  使用 sns.heatmap() 展示数据相关性
  🌡️ 注意：需先安装 seaborn 库

• 交互式图表
  推荐使用 plotly 或 bokeh 框架
  🔗 查看案例 → /community/tutorials/pandas-interactive-visualization

4. 性能优化方案

• 分块读取
  使用 chunksize 参数处理大数据文件
  🚀 提高内存使用效率

• 向量化操作
  避免循环，使用 Pandas 内置函数

  

• 内存优化
  调整数据类型：df.astype('float32')
  🔗 深入学习 → /community/tutorials/pandas-memory-optimization