Python导入pandas只需一行代码import pandas as pd，这是数据分析的核心工具，可高效处理表格数据。 通过别名pd简化调用，支持数据清洗、统计分析及可视化等操作，广泛应用于金融、科研等领域。
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基础导入方法
标准写法为import pandas as pd，后续通过pd.DataFrame()等函数调用。若未安装库，需先运行pip install pandas。 -
常见应用场景
- 数据读取：用
pd.read_csv()加载CSV文件，或pd.read_excel()处理Excel。 - 数据清洗：通过
dropna()删除缺失值，fillna()填充异常数据。 - 统计分析：
describe()快速生成统计摘要，groupby()实现分组聚合。
- 数据读取：用
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性能优化技巧
大数据集建议结合numpy加速计算，或使用dtype参数指定列类型以减少内存占用。
掌握pandas导入与基础操作能显著提升数据处理效率，建议通过实际项目练习巩固技能，如分析销售数据或股票趋势。
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