在上一篇文章中，我们讨论了数据选择与过滤的相关内容，尤其是在使用 Pandas 进行数据操作时，如何高效地选择和过滤数据。现在我们将重点关注数据清洗与处理，这是数据分析过程中至关重要的一步。

在数据分析中，描述性统计是理解数据的重要工具。它为我们提供了数据的基本特征，以及数据趋势、分布和变异的概述。描述性统计通常是数据分析工作流程中的第一步，帮助我们在深入分析之前，对数据有一个初步了解

在数据分析中，数据分组与聚合是常用的操作，能够帮助我们从大量数据中提取出有用的信息。在上一篇中，我们讨论了描述性统计，了解了如何通过均值、方差等统计量概述数据的特征。而在本篇中，我们将学习如何对数

在上一篇中，我们讨论了如何进行数据分析，特别是关于数据的分组与聚合。在数据分析的过程中，常常需要将结果以图形的形式展示，以便更直观地理解数据。这一篇，我们将介绍如何使用 Pandas 进行简单的数