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分类:传统文化
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Python数据分析实战:Pandas与NumPy高效应用

一、基础数据结构操作

1. 数据frame创建与合并

  • 使用pandas.read_csv读取CSV文件
  • concat函数实现纵向合并(axis=1)
  • merge函数处理键值关联(左连接示例)

二、数据处理核心方法

2.1 数据清洗

(1)缺失值处理

dropna方法how='any'参数应用
fillna方法前向填充示例

2.2 数据计算

(2)统计指标计算

  • 描述性统计使用df.describe()
  • 分组聚合通过groupby+ agg()
  • 自定义统计函数应用示例

三、高级数据可视化

3.1 矩阵运算

(1)矩阵乘法实现

np.dot(A,B)矩阵点积操作
np.dot(A,B.T)转置矩阵运算

3.2 可视化图表

(2)Matplotlib应用

  • 折线图绘制示例代码
  • 柱状图双轴配置方法
  • 热力图绘制技巧

四、性能优化技巧

4.1 内存管理

(1)数据类型转换

  • int64转float32节省内存示例
  • 内存占用对比实验数据

4.2 并行计算

(2)多线程处理

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor并行计算模板
异步io应用场景异步IO多任务处理

五、常见问题解决方案

5.1 性能瓶颈排查

(1)执行时间统计

  • timeit模块基准测试
  • 内存增长监控方法

5.2 错误处理

(2)异常捕获机制

try-except块结构常见异常类型示例
logging模块日志记录错误日志输出格式

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