使用 dropna() 进行数据清理，drop_duplicates() 处理重复值，groupby() 进行分组，sort_values() 进行排序，merge() 进行合并，pivot_table() 进行数据透视表。
熊猫。。，熊猫呃，我。。我当时就纳闷了，为什么数据分析里会流行这个东西呢？ 2022年，我的朋友告诉我，你应该能够使用Panda进行数据分析。当时我以为这是一个新品牌的饮料。然后，我花了大半年的时间，每天晚上熬夜学习，才慢慢意识到这个东西是Python中的一个数据分析库。
当时为了学习Panda，报了一个三级小镇培训班，花了2000多块钱。当时看来还是蛮贵的。不过现在想想，还是觉得值得的。 Pandas 进行数据处理，其速度和效率正在不断提高。我记得有一次，我正在做一个有几十G数据的项目，我用Panda很快就完成了。那一刻我感觉自己好美丽。
不过，谈论它，我可能太过分了。虽然 Panda 很好，但它并不是一切。后来又学习了一些其他的工具，比如NumPy和Scikit-learn，感觉各有各的优点。 Panda的数据处理能力非常强大。 2022年，我在网上看到一个案例。一家大公司使用 Panda 处理数百万条数据。效率惊人。
2012年，我还是一个编程初学者，第一次接触Pandas库。当时我在公司做一个数据分析项目，需要处理几千条数据。当时，我花了整整一周的时间才学会如何使用 Panda 读取和清理数据。当时，我还记得有一次，我晚上11点还在加班，因为数据透视表中的公式错误，导致整个报表中的数据不准确。最后，我坐在电脑前不断尝试，直到凌晨3点，终于解决了问题。从那时起，我对熊猫的喜爱就更深了。等等，我突然想到了当时的加班费，就像我不想付太多一样。