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介绍10个Pandas小技巧。 长按关注《AI科技论谈》 本文介绍如何运用Pandas工具进行高效深入的数据分析，分享10个小技巧，助力读者解锁数据分析的深层潜力。 1 数据导入与预览 import pandas as pd # 假设有一个名为"data.csv"的文件 df = pd.read_csv( 'data.csv' ) # 预览前5行 print(df.head()) DataFrame是Pandas的核心。 read_csv 将CSV文件转换成表格，而 head() 函数则像是一扇窗，让我们能够快速预览数据的前几行，窥见数据的初步面貌。 2 数据清洗第一步：处理缺失值 # 检查缺失值 print(df.isnull().sum()) # 用列的平均值填充缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace= True ) isnull().sum() 函数帮助发现数据中缺失值的位置，而 fillna 则用平均值将这些缺失点补上，让数据恢复完整，清晰可见。 3 选择与过滤：精确定位 # 选择'Age'列 age_column = df[ 'Age' ] # 过滤年龄大于25的行 adults = df[
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