聚合函数

广播与通用函数
广播是 NumPy 的核心概念，它允许将标量或数组与具有不同形状的其他数组执行逐元素操作。通用函数 (ufunc) 是预定义的函数，应用于数组的每个元素。通过结合广播和 ufunc，可以实现高效且简洁的数据操作。
通用函数

NumPy（Numerical python）是一个强大的 Python 库，专用于科学计算和数据分析。它提供了广泛的功能，可帮助您高效地处理多维数组，执行复杂的数学运算，并解析复杂的数据集。
NumPy 的核心概念
NumPy 围绕着以

ndarray：NumPy 的核心数据结构
ndarray 是 NumPy 的核心数据结构，它是一个多维数组，可以存储各种类型的数据（例如整数、浮点数、字符串）。ndarray 由两个主要元素组成：数据类型：用于指定数组中元素的数据类型。

使用 read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv(“data.csv”)处理缺失值：
移除缺失值：df = df.dropna()填充缺失值：df[“column_name”].fillna(value)转换

导入 Pandas： import pandas as pd创建 DataFrame： df = pd.DataFrame(data, columns=[“列名”])数据清理

数据在现代世界无处不在，而有效地处理和分析这些数据至关重要。python pandas 是一个强大的工具，可以帮助数据专业人士高效地进行数据处理和探索。
基础知识安装 Pandas：使用 pip 或 conda 安装 Pandas 库。导

pandas 是 python 中强大的数据处理库，专门用于处理结构化数据（如表格）。它提供了丰富的功能，使数据探索、清洗、转换和建模变得简单。对于数据分析和科学领域的初学者来说，掌握 Pandas 至关重要。
数据结构
Pandas 使