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1. Pandas 数据结构
Series：一维数组，类似于 Python 中的基本数据结构 list，但带有标签（索引）。Series 可以存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等多种数据类型的数据。
DataFrame：二维的表格型数据结构，可以看作是由 Series 组成的字典（共享同一个索引）。DataFrame 是 Pandas 中最常用的数据结构，用于存储和处理表格型数据。
2. 数据读取和写入
使用 pd.read_csv() 读取 CSV 文件。
使用 pd.read_excel() 读取 Excel 文件。
使用 pd.read_sql() 从数据库中读取数据。
使用 to_csv(), to_excel(), to_sql() 等方法将数据写入文件或数据库。
3. 数据选择和索引
使用 .loc[] 和 .iloc[] 进行基于标签和基于位置的数据选择。
使用条件表达式进行数据筛选。
4. 数据清洗和预处理
使用 dropna() 处理缺失值。
使用 fillna() 填充缺失值。
使用 map()、apply() 和 lambda 函数进行数据转换和清洗。
5. 数据统计和分析
使用 .describe() 查看数据的基本统计信息。
使用 .groupby() 进行分组聚合。
使用 .pivot_table() 创建透视表。
6. 数据可视化
结合 Matplotlib、Seaborn 等库进行数据可视化。
7. 进阶内容
合并和连接数据：使用 merge(), concat(), join() 等方法进行数据合并和连接。
时间序列分析：Pandas 提供了强大的时间序列分析功能，可以处理日期和时间数据。
性能优化：了解如何优化 Pandas 代码的性能，如使用 apply() 的替代方法、避免不必要的数据拷贝等。
标签： #pandas 二维转一维
