Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了许多高效处理数据的函数和功能。以下是一些常用的 Pandas 高效处理函数：
groupby()：该函数可以将数据按照指定的列或表达式进行分组，并对每个组进行聚合计算。例如，可以使用 groupby() 函数对数据进行分组求和、求平均值、求最大值等操作。
apply()：该函数可以对数据框或序列中的每个元素应用指定的函数。可以使用 lambda 表达式或自定义函数来应用 apply() 函数。例如，可以使用 apply() 函数对数据进行转换、筛选、排序等操作。
merge()：该函数可以将两个数据框按照指定的列进行合并。可以使用 merge() 函数将两个数据框中的数据进行连接、组合等操作。
pivot_table()：该函数可以根据指定的列创建数据透视表，将数据按照指定的列进行分组，并对每个组进行聚合计算。可以使用 pivot_table() 函数对数据进行透视分析、汇总等操作。
filter()：该函数可以对数据框或序列中的元素进行筛选，只保留符合条件的元素。可以使用 lambda 表达式或自定义函数来应用 filter() 函数。
groupby是什么函数map()：该函数可以将数据框或序列中的每个元素映射到指定的值。可以使用 lambda 表达式或字典来应用 map() 函数。
unique()：该函数可以返回数据框或序列中唯一的元素。
value_counts()：该函数可以统计数据框中每个唯一值的出现次数。
以上是一些常用的 Pandas 高效处理函数，可以帮助您更快速地处理和分析数据。

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