Ghostycode的博客

在数据科学快速发展的今天，工具链正经历新一轮的进化。Pandas 2.0 引入 Apache Arrow 后端，让数据处理在性能和跨平台兼容性上迈出了重要一步；Dask 与 Ray 分别代表了分布式计算的两条路径，一个更贴近大数据处理，一个则在 AI 与分布式服务中大放异彩。与此同时，Plotly Express 与 Altair 等交互式可视化工具，正在重塑数据探索与展示的方式，让分析结果不仅仅停留在静态图表，而是具备实时交互与动态洞察的能力。未来，数据分析将继续朝着 高性能、分布式、交互化 的方向演进，

本文以Python的NumPy和pandas为核心工具，完整演示了数据分析11个关键环节：从模拟销售数据生成开始，逐步进行数据观察、清洗（缺失值处理）、类型转换、筛选排序、分组聚合等操作，并展示了透视表、时间序列分析、数据合并等高级技巧，最后通过可视化呈现统计结果。每个步骤配有详细代码说明，帮助读者系统掌握从数据准备到分析挖掘的全流程方法，为实际业务决策提供数据支持。