Pandas

Pandas 是 Python 中用于数据分析和处理的核心库。它提供了一套高性能、易于使用的数据结构，最主要的是 DataFrame（二维表格数据）和 Series（一维带标签数组），用于快速处理和分析结构化数据（如 CSV、Excel、数据库表格数据）。Pandas 以其直观的语法和强大的功能，成为数据科学家和数据工程师的首选工具。 核心思想：Pandas 将表格数据抽象为 DataFrame 和 Series 对象，提供类似 SQL 和 Excel 的操作，通过向量化和 C/Cython 实现的底层优化，极大提升了数据处理效率。 一、为什么选择 Pandas？在数据驱动的时代，我们经常需要处理各种形式的表格数据。Python 原生的数据结构（如列表、字典）虽然灵活，但在处理大量、复杂、异构的表格数据时显得力不从心。Pandas 解决了这些痛点： 直观的数据结构：DataFrame 和 Series 提供了强大的标签索引功能，使得数据操作更加直观，无需关注底层实现。 高效的数据操作：底层基于 NumPy 优化，利用 C 和 Cython 实现，对于大规模数据...