Pandas是Python数据分析的核心工具，通过DataFrame和Series两大数据结构实现高效数据清洗、转换与分析。其核心优势在于简洁的API设计、强大的缺失值处理能力以及与NumPy/Matplotlib的无缝集成，特别适合处理结构化表格数据。以下是关键操作指南：
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安装与基础结构
通过pip install pandas安装后，使用import pandas as pd导入。核心对象DataFrame（二维表格）和Series（一维数组）支持从字典、列表或外部文件（如CSV）快速创建。例如：python复制data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]} df = pd.DataFrame(data) -
数据查看与清洗
使用df.head()预览数据，df.info()检查数据类型，df.isnull().sum()定位缺失值。通过df.dropna()删除缺失行或df.fillna(0)填充默认值，确保数据完整性。 -
数据选择与过滤
按列选择用df['列名']，条件筛选如df[df['Age'] > 25]。loc和iloc分别通过标签和位置索引行，例如df.loc[0]获取首行。 -
数据运算与聚合
支持列间计算（df['Age'] + 5）和统计函数（df.mean()）。分组统计df.groupby('City')['Age'].mean()可快速生成聚合结果，时间序列处理则依赖pd.to_datetime()转换。 -
合并与导出
多表合并用pd.merge(df1, df2, on='key')，保存结果通过df.to_csv('output.csv')导出。结合Matplotlib可直接绘制可视化图表。
掌握这些操作后，可高效完成80%的日常数据分析任务。建议从实际数据集（如销售记录或实验数据）入手练习，逐步探索Pandas更高级的功能如透视表和自定义函数应用。