阳光开朗大男孩 =￣ω￣=的博客

本文系统拆解Pandas数据处理九大核心：从DataFrame/Series数据结构筑基，到索引操控、缺失值清洗的实战技法；详解数据合并、分组聚合高阶策略，结合链家房价分析、泰坦尼克生存预测双案例，演绎apply函数与时间序列的化形之术。附赠Pandas性能调优心法，助你5分钟突破数据清洗、转换、分析全链路瓶颈，打造结构化数据处理的「人剑合一」境界。文末开放论剑区，诚邀共探数据江湖疑难！

本文系统解析Python核心库Numpy的高维数据操控之道，直击传统列表在存储与计算中的性能瓶颈。通过掌握ndarray的​​多维结构​​（shape/ndim/dtype）、​​矩阵生成术​​（zeros/arange/随机矩阵）和​​向量化运算​​（广播机制/矩阵乘法），开发者可轻松实现千倍性能飞跃。内容涵盖数据创建、类型转换、统计函数、排序去重等实战技巧，特别针对图像处理、机器学习场景，揭秘内存连续存储优化与C语言级运算加速的底层逻辑，助你从“数据搬运工”蜕变为“高维空间架构师”。

本文聚焦 Pandas 数据分析核心功能，详解 DataFrame 文件读写（如 CSV、Excel、Pickle 格式）、数据探索（行列筛选、类型查看）、分组聚合计算（groupby 语法与实战）及排序方法。结合链家租房数据案例，演示从数据加载、清洗到业务指标计算（如租金分布、房型偏好）的全流程，助力初学者与开发者快速掌握 Pandas 数据处理关键技术，实现从基础操作到实战分析的能力提升。

本文聚焦 Numpy，对比 Python 列表，其数组可存多维数据，计算速度快 100 - 1000 倍，内存省 50% 以上。解析 ndarray 核心属性，如 shape、ndim 等。介绍 7 大创建场景，含列表转换、zeros/ones/empty 初始化、随机数生成等。提及内置函数（基本、统计等）与运算（基本、矩阵），展现其高效数据处理能力。

本文介绍数据科学工具 Anaconda 及 Jupyter Notebook：Anaconda 内置 Jupyter 等工具，预装 150 + 库（如 NumPy），3 步完成可视化环境安装。终端运行 “jupyter notebook” 启动，未打开则复制链接。基础操作：新建英文文件夹、创建并重命名.ipynb 文件，代码支持快捷键运行；进阶技巧：ESC/Enter 双模式，常用快捷键（插入 A/B、删除 DD、保存 Ctrl/Cmd+S），Markdown 美化标题、列表、公式。

引言：为什么选择Pandas？（NumPy）：精密的数值计算（Pandas）：处理现实数据的全套工具。

本文深度解析Python数据分析库Pandas的技术突破与商业实践，通过对比NumPy揭示其双索引定位（效率+300%）、智能类型推断、自动对齐（错误率-80%）三大革新特性。以电影数据为脉络，系统拆解Series/DataFrame的6种构建方法与15+核心操作，覆盖数据清洗、向量化运算、元数据管理等全流程实战，结合导演作品分析、演员影响力评估等场景实现数据价值转化，并提供即用代码模板与官方进阶路径，构建从基础操作到商业决策的完整能力链路。。

本文聚焦 Jupyter Notebook 中 Markdown 与 LaTeX 结合的技术写作应用。先点明对于数据科学家等群体，优质文档呈现的重要性，引出二者作用。接着详细介绍 Markdown 基础语法，涵盖标题层级、文本样式、换行、列表、链接与图片、引用、代码块等规范。随后阐述 LaTeX 在数学公式方面的规范，包括基本运算符、上下标、求和与根式、分式等。掌握这些技能，能显著提升实验报告、技术文档、学术论文等成果的表现力，助力专业内容以更专业方式呈现。

本文聚焦 Python 中 NumPy 库基础操作。先以import numpy as np导入库，随即创建包含特定元素的arr1、全 1 的arr2与全 0 的arr3，并合并为arr4。对arr1排序后，用正负索引打印其第三个元素、进行切片。实现arr1与arr2对应元素相加、arr1元素乘 - 5 运算，输出arr1的最值、和、均值，筛选出arr1里小于 1 或大于 3 的数字 。