🎯 Pandas 数据整理实战指南 📊
数据整理是数据分析的核心步骤，掌握以下技能可显著提升数据处理效率：
处理缺失值
使用df.dropna()删除空值，或df.fillna()填充缺失数据
⚠️ 提示：缺失值处理需结合业务场景，避免引入偏差去重操作
通过df.drop_duplicates()移除重复行
🧹 示例：df.drop duplicates(subset=['列名'], keep='first')数据类型转换
利用df.astype()或pd.to_datetime()转换列类型
🔁 注意：转换前建议使用df.dtypes检查原始类型数据合并
通过pd.concat()横向/纵向合并数据框
🧩 高级技巧：使用merge()进行基于键的连接操作
🔗 扩展阅读：Python Pandas 高级数据处理技巧
💡 小贴士：善用 df.info() 快速了解数据结构！