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数据分析师必备的七个PANDAS技巧

Pandas 是数据分析的瑞士军刀，也是 Python 数据科学生态系统中最受欢迎的库之一。然而，大多数用户通常只使用了它的基础功能，比如简单的数据读取、基本筛选和聚合操作。实际上，在 Pandas 中隐藏着数十个强大的技巧和高级功能，它们能够节省大量的编码时

做数据处理的都知道，一个 NaN 就能让整个数据清洗流程崩盘。过滤条件失效、join 结果错乱、列类型莫名其妙变成 object——这些坑踩过的人应该都有所体会。而Pandas 引入的可空数据类型（nullable dtypes）就是来帮我们填这个坑的。

面对pandas、openpyxl、xlsxwriter等众多工具，到底哪个最适合你的场景？本文将从功能对比、性能测试、实战案例到避坑指南，帮你找到最优解。

谁还没刷到过熊猫“绩笑”（KPI）的名场面？这只因谐音“绩效”喜提英文名的“打工熊”，上树蹦迪拒下班的样子，像极了为KPI熬夜赶工的我们。但比起硬扛，用Python当“职场外挂”才是聪明做法——就像绩笑靠萌态圈粉，我们靠效率赢认可。分享3个亲测好用的技巧，新手

别急，这东西其实没那么高大上，它就是个用Python语言编写的库，可以用于数据操作和分析的工具集。

在当今这个数据爆炸的时代，无论你是数据分析师、数据科学家还是软件工程师，都离不开处理大规模数据。而Pandas作为 Python 数据处理领域的核心库，几乎是每个人的必备工具。它以其简洁强大的 API，让数据清洗、转换和分析变得前所未有的简单。然而，许多人在使

import Pandas as pdimport numpy as np@pd.api.extensions.register_dataframe_accessor("analysis")class AnalysisAccessor:def __init__