Pandas 实践项目：从电影评分到电商销售数据分析

Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了丰富的工具和功能，可以帮助你轻松地处理、分析和可视化数据。以下是一些关于 Pandas 的实践项目示例，涵盖了多个领域，例如：

电影评分数据分析: 使用 Pandas 对 IMDb 电影评分数据进行探索性数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等。例如，你可以分析电影评分的分布情况、不同类型的电影评分差异、评分与其他因素（例如：演员阵容、导演）之间的关系等。
股票数据分析: 使用 Pandas 对股票数据进行分析和可视化，包括绘制股票收盘价和成交量等图表，以及计算股票收益率和波动率等指标。你可以分析不同股票的走势、寻找投资机会等。
人口普查数据分析: 使用 Pandas 对人口普查数据进行分析，包括探索性数据分析、数据清洗、数据可视化和统计分析等。例如，你可以分析不同地区的人口分布情况、人口增长趋势、人口结构变化等。
新冠疫情数据分析: 使用 Pandas 对新冠病毒疫情数据进行探索性数据分析，包括绘制疫情趋势图、计算感染率和死亡率等指标，以及预测疫情发展趋势等。
交通事故数据分析: 使用 Pandas 对交通事故数据进行分析，包括探索性数据分析、数据清洗、数据可视化和统计分析等，以及计算不同车型和地区的事故率等指标。
职业薪资数据分析: 使用 Pandas 对职业薪资数据进行分析，包括探索性数据分析、数据清洗、数据可视化和统计分析等，以及计算不同行业和地区的平均薪资等指标。
电商销售数据分析: 使用 Pandas 对电商销售数据进行分析，包括探索性数据分析、数据清洗、数据可视化和统计分析等，以及预测销售额和优化产品推荐等。
酒店预订数据分析: 使用 Pandas 对酒店预订数据进行分析，包括探索性数据分析、数据清洗、数据可视化和统计分析等，以及计算不同类型客房的平均价格和预订率等指标。

通过这些实践项目，你可以学习如何使用 Pandas 来进行数据清洗、数据可视化、统计分析和预测等操作，并了解 Pandas 在数据分析领域的实际应用。