在数据分析的旅程中，数据操作和数据清洗通常是最费时间和精力的步骤，但也是最重要的。无论在分析三国志游戏的玩家行为，还是在研究历史战役，数据质量都是关键。
本文使用Pandas库进行数据操作和清洗，确保数据准确、完整和易于分析。
文章目录
- 数据选择与筛选
- 使用条件语句进行数据筛选
- 使用`query`方法进行复杂筛选
- Pandas常用数据处理方法
- 使用`sort_values`进行数据排序
- 使用`rank`计算数据的排名
- 数据变换与映射
- 使用`apply`进行数据变换
- 使用`map`进行数据变换
- 数据清洗处理缺失值
- 数据合并与连接
- 数据分组与聚合
- 数据可视化
- 性能优化技巧
- 使用 `query` 方法进行快速过滤
- 使用 `eval`
