🐼 Pandas 教程：数据分析的瑞士军刀

Pandas 是 Python 中用于数据处理与分析的核心库，以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。无论是处理表格数据、时间序列，还是进行数据清洗与可视化，Pandas 都能高效完成。

📘 为什么选择 Pandas？

• 灵活的数据结构：支持 DataFrame（二维表格）和 Series（一维数组）
• 数据清洗能力：轻松处理缺失值、重复数据、数据类型转换
• 高效的操作：通过向量化运算加速数据处理
• 集成生态：与 Matplotlib、NumPy、Scikit-learn 等库无缝协作

📊 核心功能速览

1. 数据读写
   读取 CSV/Excel/SQL 等格式：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv("data.csv")
   

   📌 了解更多数据读写方法

2. 数据筛选与排序
   使用条件语句或 query() 方法：

   df[df["列名"] > 值]
   

3. 数据合并与分组
   通过 merge() 或 groupby() 实现复杂分析：

   df.groupby("分类列").mean()
   

4. 数据可视化
   结合 Matplotlib 快速生成图表：

   df.plot(kind="bar")
   

📚 学习资源推荐

• Pandas 官方文档：深入理解 API 用法
• 数据清洗实战案例：掌握真实场景技巧
• 时间序列分析教程：探索高级功能

📌 图片说明：Pandas 核心数据结构 DataFrame 的可视化示例。