Pandas 是机器学习领域不可或缺的工具，其强大的数据处理能力为数据分析和建模奠定了基础。以下是学习 Pandas 的核心内容和资源：
🔧 快速入门
数据读取
使用pd.read_csv()加载数据，如：import pandas as pd data = pd.read_csv('/path/to/your/data.csv')数据清洗
- 处理缺失值：
data.dropna()或data.fillna(0) - 去重：
data.drop_duplicates() - 类型转换：
data.astype('float')
- 处理缺失值：
数据探索
- 统计摘要：
data.describe() - 数据可视化：
data.plot() - 分组分析：
data.groupby('column').mean()
- 统计摘要：
📘 进阶学习
- 点击了解 Pandas 高级功能
- 掌握数据合并技巧：
pd.merge()和concat() - 学习时间序列处理：
pd.datetime相关方法
📚 推荐资源
💡 小贴士：Pandas 与 NumPy、Matplotlib 等库结合使用，能显著提升数据处理效率！