read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
- 移除缺失值：
df = df.dropna() - 填充缺失值：
df["column_name"].fillna(value)
df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
- 排序：
df.sort_values(by="column_name") - 分组：
groupby_object = df.groupby(by="column_name")
二、数据分析
-
describe()：查看数据的基本统计信息 -
mean()：计算平均值 -
std()：计算标准差
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plot()：生成各种图表类型，如折线图、散点图 -
bar()：生成条形图 -
pie()：生成饼图
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agg()：在分组数据上应用聚合函数 -
pivot_table()：创建交叉表格，用于汇总和分析数据
三、数据操作
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loc[index_values]：按索引值获取数据 -
iloc[index_values]：按索引位置获取数据 -
query()：按条件过滤数据
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append()：将数据追加到 DataFrame -
merge()：将两个或多个 DataFrame 合并 -
concat()：将多个 DataFrame 连接在一起
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apply()：逐行或逐列应用函数 -
lambda()：创建匿名函数来转换数据
四、高级技巧
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str.strip()：移除字符串中的空白字符 -
str.replace()：替换字符串中的字符或正则表达式 -
str.lower()：将字符串转换为小写
五、案例应用
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