Pandas 实用示例教程：数据处理与分析入门 🐼📊

Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的核心库，功能强大且易于上手。以下是几个常见场景的示例代码，帮助你快速入门。

安装指南 📦

若尚未安装，可使用 pip 命令：

pip install pandas

点击此处查看 Pandas 官方文档 获取更详细的安装与配置说明。

数据清洗示例 🧼

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 填充缺失值
df.fillna({"列名": "默认值"}, inplace=True)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(subset=["关键列"], keep="first", inplace=True)

数据筛选与分组 🧊

# 筛选条件
filtered_df = df[df["列名"] > 值]

# 按条件分组
grouped_data = df.groupby("分组列").mean()

点击此处查看 Pandas 分组聚合详解 学习更多高级用法。

数据可视化技巧 📊

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot(kind="bar")  # 柱状图
plt.show()

常见问题与资源 📚

• 如需学习 Pandas 基础语法，访问 Pandas 入门教程
• 推荐结合 Matplotlib 使用，查看数据可视化案例
• 想了解 NumPy 基础？点击此处 进入相关课程

📌 提示：实际使用中请根据数据特性调整参数，保持代码健壮性！