💡 Pandas 高级教程：掌握数据分析的进阶技巧

Pandas 是 Python 中最强大的数据处理库之一，适合处理结构化数据。以下将介绍其高级功能，帮助你更高效地完成数据分析任务。

📊 核心功能一览

• 数据清洗
  使用 dropna()、fillna() 等方法处理缺失值，结合 astype() 转换数据类型。

  

• 数据合并
  通过 merge()、concat() 实现 DataFrame 合并，掌握 on 参数和 how 模式。

  

• 分组与聚合
  利用 groupby() 对数据分组，结合 agg() 进行多维度统计分析。

  

• 时间序列处理
  通过 to_datetime() 转换日期格式，使用 resample() 进行时间粒度调整。

  

🚀 实战技巧

1. 使用 pivot_table() 快速生成交叉表
2. 通过 apply() 实现自定义函数处理数据
3. 掌握 query() 方法进行高效数据筛选
4. 利用 plot() 直接可视化数据趋势

📘 推荐扩展学习

如需深入了解 Pandas 的基础操作，请访问 Pandas 入门教程。对于更复杂的场景，可参考 NumPy 高级用法 以增强数值计算能力。