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啊啊啊吧，😭我真的快受不了了！新来的女同事的Python操作简直让我头疼，一个简单的数据清洗任务都要反复折腾，基本的Pandas和Matplotlib用法更是一脸懵💔
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我每次都要耐心解释，但我的工作也不少啊！Python数据分析真的没那么难，但为什么就是学不会呢？
我决定写一个Python数据分析指南给她看，省得她总是这么迷茫，顺便给大家参考一下
Python数据分析常用功能与技巧
[合十R]基础功能：
数据读取：用pandas读取CSV、Excel或SQL数据，例如pd.read_csv()和pd.read_excel()
[合十R]数据清洗：使用pandas处理缺失值（dropna()或fillna()）、去重（drop_duplicates()）、重命名列等操作
数据筛选与切片：通过条件过滤（如df[df['column'] > value]）或列选择（如df[['col1', 'col2']]）提取需要的数据
描述性统计：用pandas自带的方法进行快速统计分析，如mean()、sum()、describe()等
可视化基础：用matplotlib绘制简单的折线图、柱状图，或用seaborn生成更美观的统计图表
[拳头R]进阶操作：
数据透视表：用pandas.pivot_table()对数据进行分组汇总和多维分析
[拳头R]分组与聚合：利用groupby()按类别统计汇总数据，例如计算每个类别的均值或总和
[加油R]时间序列分析：处理时间数据（如pd.to_datetime()），按时间窗口汇总或绘制趋势图
应用函数：熟练使用apply()和lambda对数据进行批量处理，实现灵活的自定义操作
机器学习基础：用scikit-learn完成简单的预测建模，如线性回归或分类任务
数据分析与可视化技巧：
多图布局：用matplotlib的subplot()功能在一个画布上绘制多张图表，展示多维度数据
热力图：用seaborn.heatmap()展示相关性矩阵或数据分布的强度
箱线图与分布图：通过seaborn.boxplot()和distplot()查看数据的分布和离群点
交互式可视化：学习用plotly或bokeh创建交互式图表，提升数据
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