好课优选：Pandas，数据分析的得力助手

Pandas基于NumPy开发，提供了DataFrame和Series两种数据结构，让数据操作变得直观便捷。

DataFrame是二维标签化数据结构，类似表格，各列可包含不同类型数据。Series则是一维标签化数组，如同带标签的列表。凭借这两种数据结构，Pandas在数据清洗和处理方面优势尽显。它提供众多函数处理缺失数据、数据过滤、数据聚合等常见问题。使用dropna()函数能快速删除含有缺失值的行或列，fillna()函数则可填充缺失值。此外，Pandas的数据合并和连接功能强大，能轻松整合不同来源的数据集。

在数据可视化方面，Pandas与Matplotlib等绘图库紧密集成。直接使用Pandas的DataFrame和Series对象，通过plot()方法就能快速生成线图、柱状图、直方图等。以股票价格分析为例，借助Pandas读取CSV文件，获取股票价格信息，再结合NumPy进行基本数学运算。计算股票价格平均值时，NumPy发挥高效计算能力；数据清洗、聚合以及可视化则由Pandas完成。

Pandas和NumPy相互配合，从数据清洗、处理到分析，全方位助力Python数据分析，显著提升数据分析的效率与准确性，是数据科学领域不可或缺的工具。