鴻蒙OS 4.0公測機型公布：甚至連nova6都支持
華為全新的HarmonyOS 4.0操作系統將于今天下午正式登場，官方在發布會之前也已經正式給出了可升級的機型產品，這意味著這些機型會率先支持升級享用。這次的HarmonyOS 4.0支持
今天，我們的Python之旅，目標是那片由逗號分隔的寶藏——CSV文件。別看它簡單，掌握這些技巧，你的數據處理能力將直線上升，輕松駕馭千行萬列的數據海洋。讓我們一起，用Python的魔力，讓CSV舞動起來吧！
安裝pandas，是這場冒險的起點。它，是Python數據分析的瑞士軍刀。
pip install pandas導入我們的英雄——pandas，并親切地叫它pd。
import pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')這一行代碼，就像漁網一樣，把CSV里的所有數據撈到一個DataFrame中。DataFrame，就是你的數據工作臺。
print(data.head()) # 前五行print(data.tail()) # 后五行這就像在快速翻閱書的前幾頁和最后幾頁，了解內容概要。
想改列名？簡單！
data.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)就像給朋友換個昵稱，從此“舊貌換新顏”。
想要特定條件的行？試試這個：
filtered_data = data[data['age'] > 18]這行代碼，就像是在人群中尋找成年人，只留下符合條件的。
計算平均年齡？Python來幫忙！
average_age = data['age'].mean()一行代碼，數據背后的秘密就浮出水面了。
遇到一列數據里藏著兩部分內容？用str.split()拆分它們。
data[['first_name', 'last_name']] = data['name'].str.split(' ', expand=True)就像變魔術，一列瞬間變成兩列。
有兩份數據要合在一起？pd.concat()或merge()是你的左右手。
combined_data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True)或者，基于某個鍵合并：
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='common_key')合并，讓數據的力量倍增。
想要特定范圍的值？布爾索引來幫忙！
subset = data[(data['age'] > 18) & (data['age'] < 30)]這就像設置了一個門檻，只讓特定年齡段的數據通過。
空值是數據清洗的常客，dropna()和fillna()是你的清潔工具。
clean_data = data.dropna() # 刪除空值行# 或者data.fillna(value='default', inplace=True) # 用默認值填充保持數據的整潔，分析才更準確。
按年齡升序排列？
sorted_data = data.sort_values(by='age', ascending=True)就像學生們按身高排隊，井然有序。
處理完畢，別忘了保存！
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)這樣，你的辛苦工作就被永久記錄下來了，下次可以直接繼續。
有時，我們需要基于復雜的邏輯篩選數據。query()函數可以幫你用接近自然語言的方式進行篩選。
complex_filtered = data.query('age > 18 and city == "New York"')這就像在對數據說：“給我找出所有年齡大于18且居住在紐約的人。”
CSV中常有日期時間數據，pd.to_datetime()是你的時光機。
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])這行代碼能讓字符串形式的日期時間瞬間活過來，便于進一步的時間分析。
想要快速匯總數據？透視表（pivot table）來幫忙。
pivot_table = data.pivot_table(index='city', values='age', aggfunc='mean')這就像創建了一個小報告，告訴你每個城市人們的平均年齡。
有時，你需要改變列的數據類型，比如將字符串轉為整型。
data['age'] = data['age'].astype(int)這一變，數據的性質就不同了，適合更精準的數學運算。
除了基本的合并，pd.DataFrame.join()提供了更多靈活性，特別是在處理具有相同索引的DataFrame時。
left.join(right, how='inner') # 內連接選擇合適的連接方式，可以讓你的數據合并更加精準高效。
雖然不是直接處理CSV，但可視化可以幫助你更好地理解數據。
import matplotlib.pyplot as pltdata['age'].hist()plt.show()一個簡單的直方圖，讓你一眼看出年齡分布。
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