龙年大吉!
Pandas在Python中提供强大的时间序列分析功能,包括:1) 使用`pd.date_range()`创建时间序列;2) 通过`pd.DataFrame()`将时间序列转为DataFrame;3) `set_index()`设定时间列作为索引;4) `resample()`实现数据重采样(如按月、季度);5) `rolling()`进行移动窗口计算,如计算移动平均;6) 使用`seasonal_decompose()`进行季节性调整。这些工具适用于各种时间序列分析场景。
Pandas在Python中提供高效的数据清洗功能,包括处理缺失值(`dropna()`删除、`fillna()`填充)、重复值(`duplicated()`检查、`drop_duplicates()`删除)、异常值(条件筛选、分位数、标准差)和文本数据(字符串操作、正则表达式)。这些方法帮助用户根据需求清洗数据,确保数据质量。
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