数据结构操作

  • Series 和 DataFrame: 深入理解这两种 Pandas 基本数据结构，掌握其创建、访问和操作方法。
  • 数据导入导出: 学习使用 Pandas 从 CSV、Excel 等常见格式读取数据，并将处理后的数据导出到不同格式文件。

数据处理技巧

  • 数据访问与筛选: 灵活运用索引、切片和布尔条件，精准提取所需数据子集。
  • 轴、合并与连接: 理解 Pandas 中轴的概念，掌握数据合并与连接的不同方法，实现数据集的灵活组合。
  • 排序与匿名函数: 利用排序函数对数据进行升降序排列，并结合匿名函数实现更复杂的排序逻辑。

数据分析方法

  • 分组、聚合、转换: 掌握分组聚合操作，对数据进行汇总统计，并运用转换函数实现数据的高效处理。
  • 字符串处理: 学习 Python 常用字符串方法，并将其应用于数据清洗和文本分析。
  • 数据可视化: 使用 matplotlib 库创建各种图表，直观展示数据分析结果。
  • Map 与 Applymap: 了解 map 和 applymap 函数的用法，高效地对数据进行批量操作。