1如何快速读取大型CSV文件？
dasdasksize参数，将大型CSV文件分成块进行读取。
portdas as pd
k_size = 1000kksizek_size)k)
2如何快速清洗数据？
dasa()函数可以填充缺失值。同时，使用正则表达式可以快速清洗字符串数据。
portdas as pdport re
df = pd.read_csv(‘data.csv’)place=True)aplace=True)bda x re.sub(‘[^a-z-Z]’, ”, x))
3如何快速计算数据的统计量？
das库中的describe()函数可以计算数据的统计量，包括均值、标准差、小值、值等。使用groupby()函数可以按照指定的列进行分组计算。
portdas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)t(df.describe())tean())
4如何快速绘制数据可视化图表？
库可以绘制更加美观和专业的图表。