Python是数据处理领域的主流语言之一，广泛应用于数据清洗、分析、可视化等场景。以下是核心知识点与实践指南：
🧠 基础概念
- 数据清洗：使用Pandas处理缺失值、重复数据（如
df.drop_duplicates()） - 数据分析：NumPy进行数值计算，Matplotlib/Seaborn可视化趋势
- 数据存储：SQLAlchemy操作数据库，Dask处理大规模数据集
🛠 实用工具链
| 工具 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
| Pandas | 数据结构与分析 | pd.read_csv("data.csv") |
| Scikit-learn | 机器学习预处理 | StandardScaler().fit_transform() |
| BeautifulSoup | 网页数据抓取 | soup.find_all("div") |
🚀 进阶技巧
- 性能优化：使用Dask替代Pandas处理超过内存的数据
- 自动化流程：结合PyYAML配置文件实现模块化处理
- 云服务集成：通过Google Cloud Storage进行分布式计算
扩展阅读：Python数据可视化教程