# 🐼 Pandas 进阶：数据清洗与特征工程的 5 个技巧 在数据分析中，数据清洗和特征工程是提升模型性能的关键步骤。掌握 Pandas 的进阶技巧，能让你的数据处理更高效！以下是 5 个实用技巧，助你轻松应对复杂数据 🚀。 ## 1️⃣ **智能处理缺失值：`interpolate()` + `fillna()`** 缺失值处理不能简单粗暴！除了 `dropna()` 和 `fillna()`，试试 `interpolate()` 进行插值填充，尤其适用于时间序列数据 📈： ```pythondf['price'].interpolate(method='linear', inpla...