Python数据分析：Pandas库的基础操作
Pandas是Python中最常用的数据分析库。它提供了一种强大的数据结构（DataFrame）来处理表格型数据，还包含了丰富的数据清洗、切片、合并等操作方法。
以下是一些基本的Pandas操作：
数据导入：使用
read_csv(),read_excel(),read_json()等函数从CSV, Excel, JSON等多种格式的数据文件中导入数据。查看数据：使用
head(),tail(),sample()等方法来查看数据的前几行、后几行，或者随机抽取一部分样例。数据清洗：如处理缺失值（
isnull()或dropna()），异常值（describe(),quantile()等）等。数据切片和选择：通过列名或位置索引选择特定的列，进行行的切片和选择。
数据排序：根据某一或多列数据对DataFrame进行排序。
数据合并：使用
merge(),concat()等方法进行不同数据源的数据合并。
以上就是Pandas库的基础操作，实际使用中可能会更复杂。希望对你学习Python数据分析有帮助！
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