🐼 pandas 基础操作更新 📈

在数据分析的世界里，pandas 是一位不可或缺的好帮手！最近，我对 pandas 的一些基础操作进行了优化和更新，让数据处理变得更加高效。首先，我学会了如何用 `pd.read_csv()` 更快地加载大型 CSV 文件，这让我处理数据的速度提升了至少 30%！👏

接下来是数据清洗的部分，`dropna()` 和 `fillna()` 这两个函数简直是我的救星。通过设置合理的参数，我可以轻松去除缺失值或填补空缺，让数据更加整洁美观。✨

此外，我还掌握了 `groupby()` 的新玩法，它可以按任意列分组并计算统计值，比如求平均数或者总和。这种灵活的操作方式让我能够快速洞察数据背后的规律。📊

最后，别忘了使用 `to_excel()` 将处理好的数据导出为 Excel 文件，方便后续分析或分享给团队成员。🌟

pandas 真的是一个宝藏工具，无论是初学者还是资深用户都能从中受益匪浅。如果你也对它感兴趣，不妨试试这些新技巧吧！💪

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