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7个能将数据准备时间缩短一半的Pandas技巧
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了七个Pandas技巧，以显著缩短数据准备时间。这些技巧包括使用assign()进行链式转换、用fillna()填充缺失值、用explode()扁平化列表列、用query()进行可读性过滤、用groupby().agg()进行命名聚合、用pd.to_datetime()解析日期，以及用pipe()构建模块化工作流。这些方法能提高数据处理效率，使分析工作更专注。
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关键要点
- 使用assign()进行链式转换，可以在创建新列或修改现有列时简化代码。
- 用fillna()填充缺失值时，可以通过字典一次性填充多个列，提供更好的控制。
- 使用explode()函数将列表列扁平化为单独的行，便于处理一对多关系。
- query()提供更可读的过滤方式，使用类似SQL的表达式简化逻辑条件的过滤。
- 通过groupby().agg()进行命名聚合，可以为每个指标分配自定义名称，增强结果的可读性。
- 使用pd.to_datetime()解析日期字符串，方便后续的日期操作。
- pipe()帮助构建模块化工作流，通过链式调用自定义函数，使代码更易于理解和重用。
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延伸问答
如何使用assign()进行链式转换？
使用assign()可以在创建新列或修改现有列时简化代码，通过链式调用实现多个转换。
如何用fillna()填充缺失值？
可以通过字典一次性填充多个列，例如用fillna({'price': 0, 'category': 'Unknown'})。
explode()函数的作用是什么？
explode()函数用于将列表列扁平化为单独的行，便于处理一对多关系。
query()如何提高数据过滤的可读性？
query()允许使用类似SQL的表达式进行过滤，使得逻辑条件更易于理解。
如何使用groupby().agg()进行命名聚合？
通过groupby().agg()可以为每个指标分配自定义名称，增强结果的可读性。
pd.to_datetime()的主要功能是什么？
pd.to_datetime()用于将字符串转换为日期对象，方便后续的日期操作。
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