欢迎来到数据处理的奇妙世界！Pandas 是 Python 中最强大的数据分析库之一，掌握它能让你轻松驾驭表格数据 🚀
📚 1. 什么是 Pandas？
Pandas 提供了类似 Excel 的数据结构（DataFrame）和高效的操作工具，适用于：
- 数据清洗 🧼
- 数据分析 📈
- 数据可视化 📊
- 数据读写 📁
💡 想深入了解 Pandas 的核心概念？点击 Pandas 核心数据结构详解 深入学习！
🧰 2. 快速入门
✅ 安装 Pandas
pip install pandas
📌 注意：安装后可使用 import pandas as pd 导入库
📁 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv") # 读取 CSV 文件
df = pd.read_excel("data.xlsx") # 读取 Excel 文件
🔍 常用操作
- 查看前几行：
df.head() - 查看数据信息：
df.info() - 数据统计：
df.describe() - 筛选数据：
df[df['列名'] > 值]
🧹 3. 数据清洗技巧
数据清洗是分析的关键步骤！常用方法：
- 处理缺失值：
df.dropna()或df.fillna(0) - 去重：
df.drop_duplicates() - 类型转换：
df['列名'] = df['列名'].astype(int) - 列重命名：
df.rename(columns={"旧名": "新名"}, inplace=True)
📈 4. 数据可视化
用 Pandas 的 plot 方法快速生成图表：
df.plot(kind="bar") # 柱状图
df.plot(kind="line") # 折线图
df.plot(kind="pie") # 饼图
📌 更多可视化案例 → Pandas 可视化实战
📌 5. 学习资源推荐
- Pandas 官方文档 ✅
- Pandas 教程视频 🎥
- 数据清洗实战练习 💡
🚀 6. 进阶技巧
groupby分组分析：df.groupby("列名").mean()- 合并数据：
pd.merge(df1, df2, on="键") - 时间序列处理：
df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'])
📌 小贴士：坚持每天写 10 行 Pandas 代码，一个月后你会惊讶自己的进步！💪
📁 下载配套练习数据：点击获取示例文件 📥