1. 使用 read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
2. 处理缺失值：
   • 移除缺失值：df = df.dropna()
   • 填充缺失值：df["column_name"].fillna(value)
3. 转换数据类型：df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
4. 排序和分组：
   • 排序：df.sort_values(by="column_name")
   • 分组：groupby_object = df.groupby(by="column_name")

二、数据分析

1. 统计
   • describe()：查看数据的基本统计信息
   • mean()：计算平均值
   • std()：计算标准差
2. 绘制图表：
   • plot()：生成各种图表类型，如折线图、散点图
   • bar()：生成条形图
   • pie()：生成饼图
3. 数据聚合：
   • agg()：在分组数据上应用聚合函数
   • pivot_table()：创建交叉表格，用于汇总和分析数据

三、数据操作

1. 索引和切片：
   • loc[index_values]：按索引值获取数据
   • iloc[index_values]：按索引位置获取数据
   • query()：按条件过滤数据
2. 数据操作：
   • append()：将数据追加到 DataFrame
   • merge()：将两个或多个 DataFrame 合并
   • concat()：将多个 DataFrame 连接在一起
3. 数据转换：
   • apply()：逐行或逐列应用函数
   • lambda()：创建匿名函数来转换数据

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：
   • str.strip()：移除字符串中的空白字符
   • str.replace()：替换字符串中的字符或正则表达式
   • str.lower()：将字符串转换为小写

五、案例应用

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

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