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)转换数据类型：df[“column_name”] = df[“column_name”].astype(dtype)排序和分组：排序：df.sort_values(by=”column_name”)分组：groupby_object = df.groupby(by=”column_name”)
二、数据分析
统计describe()：查看数据的基本统计信息mean()：计算平均值std()：计算标准差绘制图表：plot()：生成各种图表类型，如折线图、散点图bar()：生成条形图pie()：生成饼图数据聚合：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
索引和切片：loc[index_values]：按索引值获取数据iloc[index_values]：按索引位置获取数据query()：按条件过滤数据数据操作：append()：将数据追加到 DataFramemerge()：将两个或多个 DataFrame 合并concat()：将多个 DataFrame 连接在一起数据转换：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
自定义函数：创建和使用自定义函数以扩展 pandas 的功能矢量化操作：使用 NumPy 的矢量化函数以提高效率数据清理：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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分析客户数据：了解客户行为、购买模式和趋势处理金融数据：计算财务指标、分析股票表现探索科学数据：处理传感器数据、分析实验结果
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