Pandas是Python中用于数据处理和分析的核心库，凭借其强大的功能和简洁的语法，成为数据科学领域的必备工具。以下是关键知识点速览：
📚 基础功能
- DataFrame操作：如
df.head()查看数据前5行，df.tail()查看后5行 - 数据清洗：
dropna()处理缺失值，fillna()填充缺失数据 - 数据筛选：使用
loc[]和iloc[]进行条件过滤 - 数据合并：
merge()实现SQL风格的表连接
⚠️ 注意：Pandas处理数据时需注意内存管理，避免大规模数据操作导致性能问题
📊 应用场景
- 金融分析：股票数据可视化📈
- 社会科学：调查数据统计📊
- 生物信息学：基因序列处理🧬
- Web开发：日志文件解析💻
🌐 扩展学习
点击这里了解Pandas进阶技巧，包括时间序列分析和数据透视表。建议配合官方文档深入学习。
💡 小贴士：使用
df.describe()可快速获取数据统计摘要，适合探索性数据分析阶段。