使用Pandas进行数据操作时的常见问题
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1. 数据加载和清洗：常常会遇到无法正确读取文件、或者数据格式不一致需要清洗等问题。 2. 数据类型转换：Pandas中不同类型的变量操作起来可能会有困惑，比如日期型的数据如
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1. 数据缺失：在Pandas中，如果数据列为NaN，可能会导致分析结果不准确。解决方法是进行数据清洗或填充缺失值。 2. 数据类型不一致：Pandas默认将所有列视为数值类
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