Pandas 是一个强大的数据分析工具，它可以帮助我们轻松地进行数据处理和分析。本教程将介绍 Pandas 的高级功能，帮助你更深入地掌握这个工具。
高级功能介绍
- 数据透视表：使用
pivot_table函数创建数据透视表，进行多维度数据分析。 - 条件筛选：使用
query或loc进行条件筛选，快速找到满足特定条件的数据。 - 数据合并：使用
merge、join或concat进行数据合并，处理多数据源。 - 时间序列分析：使用
resample、shift等函数进行时间序列分析。
实例分析
假设我们有一个销售数据集，包含日期、销售额、产品类别等信息。我们可以使用 Pandas 进行以下分析：
- 按产品类别汇总销售额：
df.groupby('产品类别')['销售额'].sum() - 按日期筛选特定时间段的数据：
df.loc[df['日期'] >= '2021-01-01'] - 按销售额排序：
df.sort_values(by='销售额', ascending=False)
扩展阅读
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