read_csv() 和 read_<strong class="keylink">excel</strong>() 函数从 CSV 和 Excel 文件加载数据。使用
head() 和 info() 函数预览数据结构和数据类型。使用
dropna()、fillna() 和 drop_duplicates() 函数处理缺失值和重复数据。,数据转换,使用 rename() 和 assign() 函数重命名列和添加新列。使用
astype() 和 to_datetime() 函数转换数据类型。使用
groupby() 和 agg() 函数对数据分组并聚合。,数据建模,使用 concat() 和 merge() 函数连接和合并数据集。使用
query() 和 filter() 函数筛选数据。使用
sort_values() 和 nlargest() 函数对数据排序。,数据可视化,使用 plot() 函数创建基本图表，如直方图、折线图和散点图。使用
Seaborn 库创建更高级的图表，如热图、柱状图和箱线图。,实战案例,案例 1：分析销售数据,加载销售数据 CSV 文件。清理缺失值和重复数据。
计算每个产品的总销售额。
创建一个图表显示销量最高的 10 个产品。,案例 2：预测客户流失,加载客户数据 Excel 文件。
清理数据并创建特征工程。
使用机器学习模型预测客户流失率。
分析模型结果并提出降低流失率的建议。,最佳实践,始终预览和了解您处理的数据。
使用适当的数据类型和命名约定。
处理缺失值和异常值。
记录您所做的数据转换和建模步骤。
使用可视化来探索数据并传达见解。,结论,掌握 Pandas 可以极大地增强您处理和分析数据的能力。通过遵循本实战演练中概述的步骤，您可以有效地加载、清理、转换、建模和可视化数据，从数据中提取有价值的洞察力，并做出更好的决策。掌握 Pandas 将为您在各个领域的数据科学和分析工作提供坚实的基础。,
