Python数据攻略-Pandas常用数据操作与数据清洗

在数据分析的旅程中,数据操作和数据清洗通常是最费时间和精力的步骤,但也是最重要的。无论在分析三国志游戏的玩家行为,还是在研究历史战役,数据质量都是关键。

本文使用Pandas库进行数据操作和清洗,确保数据准确、完整和易于分析。

文章目录

  • 数据选择与筛选
    • 使用条件语句进行数据筛选
    • 使用`query`方法进行复杂筛选
  • Pandas常用数据处理方法
    • 使用`sort_values`进行数据排序
    • 使用`rank`计算数据的排名
    • 数据变换与映射
    • 使用`apply`进行数据变换
    • 使用`map`进行数据变换
    • 数据清洗处理缺失值
    • 数据合并与连接
    • 数据分组与聚合
    • 数据可视化
  • 性能优化技巧
    • 使用 `query` 方法进行快速过滤
    • 使用 `eval`

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