在数字化时代，数据无处不在，而Python作为一门高效且易用的编程语言，成为了处理数据的强大工具。无论是清洗、分析还是可视化，Python都能轻松应对。今天就来分享几个实用的数据处理小案例，让你快速上手！
首先，利用`pandas`库读取CSV文件并筛选关键数据。假设你有一份销售记录表，想找出销售额超过1000的产品？一行代码即可搞定：
```python
import pandas as pd
sales_data = pd.read_csv('sales.csv')
high_sales = sales_data[sales_data['Sales'] > 1000]
```
接着，使用`matplotlib`绘制折线图，直观展示某产品销量趋势：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(sales_data['Month'], sales_data['Sales'])
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.show()
```
最后，别忘了数据清洗的重要性！通过删除重复值和填充缺失值，让数据更加整洁可靠。例如：
```python
sales_data.drop_duplicates(inplace=True)
sales_data.fillna(0, inplace=True)
```
掌握这些技巧后，你会发现Python处理数据不仅高效，还充满乐趣！💡✨