pandas用法总结
    pandas 是 Python 语言的一个开源库，提供了高性能的数据操作和分析工具。Pandas 的特点是可以对数据进行清洗、整理、分析和可视化等操作，并且可以对多种格式的数据进行操作，包括 CSV、Excel、SQL 数据库等。
    Pandas 的主要功能包括：
    1. 数据清洗和整理：可以通过 Pandas 对数据进行处理和清洗，例如去除重复数据、处理缺失值、格式转换等。
    2. 数据分析和统计：Pandas 支持多种常见的统计算法和方法，例如描述性统计、分组汇总、聚合函数等。
    3. 数据可视化：Pandas 支持数据可视化功能，可以通过 Matplotlib、Seaborn 等库进行数据可视化展示。
    4. 数据读写和存储：Pandas 可以读取和处理多种格式的数据，并且支持将数据存储成多种格式，例如 CSV、Excel 和 SQL 数据库等。
    下面是 Pandas 中一些常用的方法和用法：
    1. 数据读取
    Pandas 可以读取多种格式的数据文件，包括 CSV、Excel、JSON、HTML、SQL 数据库等。使用 read_csv() 方法读取 CSV 文件，read_excel() 方法读取 Excel 文件，read_sql() 方法读取 SQL 数据库等。
    2. 数据清洗
    Pandas 可以对数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值、格式转换等。使用 drop_duplicates() 方法可以去除重复数据，dropna() 方法可以删除包含缺失值的行或列，fillna() 方法可以用指定值填充缺失值，astype() 方法可以进行数据类型转换等。
    3. 数据分析和统计
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    Pandas 支持多种常见的统计算法和方法，包括描述性统计、分组汇总、聚合函数等。使用 describe() 方法可以获取数据的描述性统计信息，groupby() 和 pivot_table() 方法可以进行分组和汇总，sum()、mean()、count() 等方法可以进行聚合计算。
    4. 数据可视化
    总之，Pandas 是 Python 中非常重要的数据操作和分析工具，掌握 Pandas 的基本用法和方法，能够更好地处理和分析数据，提高数据分析的效率和准确性。

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