《Pandas 进阶：数据清洗与特征工程的 5 个技巧》

# 🐼 Pandas进阶：数据清洗与特征工程的5个技巧

## 🔍 数据清洗的艺术

数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。Pandas提供了强大的工具来处理脏数据：

```python
# 处理缺失值的多种方式
df.fillna(method='ffill') # 前向填充
df.interpolate() # 插值填充
df.dropna(thresh=len(df)*0.7, axis=1) # 删除缺失值过多的列
```

## ✨ 特征工程魔法

特征工程是提升模型性能的关键，Pandas能轻松实现：

```python
# 创建时间特征
df['year'] = df['date'].dt.year
df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek

# 分箱处理
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0,18,35,60,100])
```

## 类别数据处理技巧

类别数据需要特殊处理才能被机器学习模型理解：

```python
# 独热编码
pd.get_dummies(df['category'])

# 频率编码
freq_encoding = df['city'].value_counts(normalize=True)
df['city_freq'] = df['city'].map(freq_encoding)
```

## 🔄 高效数据转换

Pandas的矢量化操作比循环快得多：

```python
# 使用apply和lambda
df['full_name'] = df.apply(lambda x: f"{x['first_name']} {x['last_name']}", axis=1)

# 使用eval高效计算
df.eval('BMI = weight / (height/100)**2', inplace=True)
```

##  性能优化技巧

大数据集处理需要性能优化：

```python
# 选择合适的数据类型
df['id'] = df['id'].astype('int32')

# 使用query过滤
large_df.query('sales > 1000 and region == "East"')

# 分块处理大数据
chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000)
```

掌握这5个Pandas进阶技巧，你的数据分析效率将大幅提升！💪 记住：干净的数据和好的特征是成功模型的基础。🚀
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