content: ### Pandas简介
  
  https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html
  
  Pandas是一个提供高效数据结构和数据分析工具的Python库。它主要基于两个数据结构：Series 和 DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。Pandas在数据清洗、预处理、分析和可视化方面广泛应用。其主要功能包括：
  
  - DataFrame：类似于Excel表格的数据结构，支持列名、行索引和丰富的数据操作功能。
  - Series：一维标签化数组，类似于Python的列表或字典。
  - 数据操作：包括数据选择、过滤、分组、合并、连接、聚合、缺失值处理等。
  - 文件处理：支持读取和写入CSV、Excel、SQL、JSON等多种格式的数据文件。
  
  import pandas as pd
  flags_df = pd.read_csv('national_flags.csv')  
  print(flags_df)
  flags_df.to_csv('output.csv')
  
  
  series = pd.Series([1, 2, 3, 4])
  print(series)
  
  data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [24, 27, 22]}
  df = pd.DataFrame(data)
  print(df)
  
  
  `crosstab` 统计分组频率
  
  `drop`
  
  `get_dummies` convert categorical variables to sets of indicator
  
  # 过滤
  
  df = pd.DataFrame({'Age': [24, 27, 22], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
  filtered_df = df[df['Age'] > 24]
  print(filtered_df)
  
  # 缺失值处理
  
  df = pd.DataFrame({'Age': [24, None, 22], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
  df.fillna(25, inplace=True)
  print(df)
  
  ### example
  
  import numpy as np
  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
          'Sales': [150, 250, 550, 800, 1350],
          'Profit': [30, 45, 50, 60, 430]}
  
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # 绘制第一条折线（销售额）
  plt.plot(df['Year'], df['Sales'], marker='o', label='Sales')
  
  # 绘制第二条折线（利润）
  plt.plot(df['Year'], df['Profit'], marker='x', label='Profit')
  
  plt.title('Sales Over Years')
  plt.xlabel('Year')
  plt.ylabel('Sales')
  plt.show()