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Python Study Notes: Data Analysis
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
NumPy用于创建数组，Pandas用于处理一维和二维数据，包括获取、修改、排序、拼接、遍历、分桶和分组求和。Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。
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关键要点
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NumPy用于创建数组。
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Pandas用于处理一维和二维数据，包括获取、修改、排序、拼接、遍历、分桶和分组求和。
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NumPy创建数组的示例包括使用np.array、np.arange、np.random.randint、np.zeros、np.ones和np.eye等函数。
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Pandas的核心数据类型是Series和DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。
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Pandas可以通过loc方法获取和修改指定数据。
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Pandas支持对数据进行排序，使用sort_values方法。
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Pandas可以通过concat方法拼接多个数据框。
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Pandas支持遍历数据，使用iterrows、itertuples和iteritems方法。
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Pandas可以按数值范围分桶，使用pd.cut方法。
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Pandas支持分组求和，使用groupby方法。
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