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

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

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

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