1. 合并数据集 使用pandas可以将多个数据集按照行或者列进行拼接,从而实现合并数据的目标。 2. 排序数据 可以使用排序函数将数据按照行或者列进行排序。 3. 筛选数据 可以使用where和query函数,针对条件对数据进行筛选。 4. 统计数据 可以使用describe和info函数对数据进行统计。 5. 处理缺失值 使用fillna函数填充缺失数据,或者使用interpolate函数进行插值处理。 6. 处理重复值 使用drop_duplicates函数删除重复的数据行。 7. 数据透视表 使用pivot_table函数可以根据指定的行、列和函数值对数据进行透视分析。 8. 快速绘图 可以使用plot函数快速绘制数据的折线图、散点图、条形图等。 9. 数据分组 使用groupby对数据进行分组,然后使用函数对每组数据进行计算。 10. 数据转换 使用apply函数可以对数据进行自定义的转换。