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导入 Pandas：
import <strong class="keylink">pandas</strong> as pd -
创建 DataFrame：
df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"]) -
数据清理：
df.dropna(),df.fillna(),df.drop_duplicates()
数据探索与可视化：
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数据类型转换：
df.astype("数据类型") -
分类型数据处理：
df["列名"].unique(),df["列名"].value_counts() -
数据可视化：
df.plot(),df.hist(),df.scatterplot()
数据处理技巧：
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合并与连接：
pd.merge(df1, df2, on=["列名"]) -
分组操作：
df.groupby(["分组键"]).agg({"<a style="color:#f60; text-decoration:underline;" href="https://www.php.cn/zt/51779.html" target="_blank">聚合函数</a>"}) -
数据透视表：
df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值"]) -
使用自定义函数：
df.apply(lambda x: 自定义函数(x))
高级功能：
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缺失值处理：
df.interpolate(),df.resample() -
时间序列分析：
df.resample("时间间隔").mean() -
数据归一化：
df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min())) -
并行处理：
df.parallel_apply(lambda x: 自定义函数(x))
案例应用：
- 数据清洗： 从网络爬取数据并清理不一致和缺失值。
- 数据分析： 分析销售数据以识别趋势、模式和异常值。
- 数据可视化： 创建交互式仪表盘以跟踪关键性能指标。
- 预测建模： 使用 Panda 进行数据预处理和特征工程，然后构建机器学习模型。
最佳实践：
- 优化内存使用： Chunking 技术和内存映射文件。
- 提高性能： Numpy 和 Cython 集成。
- 代码可读性： 使用管道和 lambda 表达式简化复杂的转换。
- 可扩展性： 利用并行处理和云计算服务。
掌握这些 Pandas 进阶技巧，您将显著提升数据处理能力，解锁数据分析的全部潜力。通过有效的数据清理、探索、转换和可视化，您可以从数据中获取有价值的见解，做出明智的决策并推动业务增长。
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