Pandas 5CSV文件处理指南
Pandas 的 CSV 功能，真的是数据里的老朋友了。read_csv和to_csv两个函数，基本能覆盖你从读取、写入到清洗、合并的大部分需求。就像你写前端时离不开fetch，做数据的也离不开这俩。
CSV 这种格式吧，虽然朴素，但兼容性和通用性都挺高，Excel、Notepad 都能打开。用 PandasCSV，不仅方便，效率也蛮高。你随便扔个nba.csv进去，一行pd.read_csv('nba.csv')，数据就都来了。
有些字段缺值？dropna、fillna搞定它们。多个文件要合并？concat上场就好。写起来不绕，还挺像操作数据库的那味儿，比较符合前端思维。
如果你是做全栈的，或者接了些数据展示的活，用 Pandas 预 CSV 数据，前端就轻松不少了。不用你在 JS 里慢慢拼了，好直接喂给接口。
想看点具体的用法？可以翻下这篇 PDF，讲得蛮清楚的，还带实例，适合刚入门或偶尔用一下 Pandas 的你。
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