Pandas 新手容易犯的六个错误("初学者在使用Pandas时常见的六大误区")

一、忽视数据类型转换的重要性

在处理数据时，数据类型的正确转换至关重要。初学者常常忽略这一点，造成后续的数据处理和分析出现失误。

例如，当读取CSV文件时，默认情况下，Pandas会将所有数据读取为字符串类型。如果不对数据进行适当的数据类型转换，那么后续的数值计算或条件筛选将无法正常进行。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data['age'] = data['age'].astype(int)  # 将年龄列变成整数类型
data['salary'] = data['salary'].astype(float)  # 将薪资列变成浮点数类型

二、失误地使用索引方法

索引是Pandas中一个强盛的功能，但初学者在使用时常常混淆或失误使用。

例如，使用失误的索引方法来访问或修改数据。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})
# 失误的方法
df['A'][0] = 10
# 正确的方法
df.loc[0, 'A'] = 10

三、忽视NaN值的处理

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