从基础到卓越:Pandas与NumPy在复杂数据处理中的实战策略
【7月更文挑战第14天】Pandas与NumPy在数据科学中的核心应用:**加载数据(如`read_csv`)、探索(`head()`, `info()`, `describe()`)、数据清洗(`fillna`, `dropna`, `replace`, `apply`)、数值计算(借助NumPy的`ndarray`)、分组聚合(`groupby`与聚合函数)、窗口函数(如`rolling`)和数据筛选排序(布尔索引,`query`,`sort_values`)。通过这些工具,实现从数据预处理到复杂分析的高效处理。