Python Pandas 实战演练，数据处理小白的快速进阶！

1. 使用 read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
2. 处理缺失值：
3. 转换数据类型：df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
4. 排序和分组：

二、数据分析

1. 统计
2. 绘制图表：
3. 数据聚合：

三、数据操作

1. 索引和切片：
2. 数据操作：
3. 数据转换：

四、高级技巧

1. 自定义函数：创建和使用自定义函数以扩展 pandas 的功能
2. 矢量化操作：使用 NumPy 的矢量化函数以提高效率
3. 数据清理：

五、案例应用

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

1. 分析客户数据：了解客户行为、购买模式和趋势
2. 处理金融数据：计算财务指标、分析股票表现
3. 探索科学数据：处理传感器数据、分析实验结果