本文介绍了16个Pandas数据清洗的关键函数，包括read_csv()、head()、tail()、info()等，这些函数将帮助数据科学家在数据预处理阶段更加高效。从读取CSV到数据框，查看数据概览，处理缺失值，再到合并与分组操作，每个函数都有详细阐述，旨在提升数据清洗能力。
数据清洗是数据科学中至关重要的一环，而Pandas是Python中最常用的数据处理库之一。在本文中，我将详细介绍16个Pandas函数，这些函数将帮助你在数据清洗过程中事半功倍。让我们开始吧！
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read_csv()
读取CSV文件并将其转换成Pandas数据帧（DataFrame）。这是开始数据清洗的第一步。import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') ``` -
head()
查看数据帧的前几行，默认显示前5行。df.head(
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