本文介绍了Python在数据处理中的常见操作，包括导入NumPy、Pandas和Matplotlib库，从CSV读取数据，数据清洗（处理缺失值和异常值），数据转换（如类型转换和特征缩放），以及数据分析和可视化（描述性统计、折线图和直方图）。通过这些代码示例，可以提升数据处理效率并从中获取有价值信息。
数据处理是数据科学中至关重要的一环，而Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多用于数据处理的常用代码。本文将介绍一些常见的Python数据处理代码，并提供相应的源代码示例。
- 导入必要的库
在进行数据处理之前，首先需要导入一些常用的Python库，例如NumPy、Pandas和Matplotlib。下面是导入这些库的代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
- 读取数据
在数据处理中，通常需要从文件或其他数据源中读取数据。Pandas库提供了许多用于读取数据的函数。下面是使用Pandas从CSV文件中读取数据的示例：
data = pd
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