第 21 章 数据处理与可视化本章学习目标使用 pandas 进行数据加载、清洗、转换和聚合使用 Polars 进行高性能数据处理，理解惰性求值比较 pandas 与 Polars 的适用场景使用 matplotlib 绘制基础图表使用 seaborn 创建统计可视化使用 plotly 构建交互式图表21.1 pandas vs Polars：如何选择维度pandasPolars执行模型急切求值（立即执行）惰性求值（优化后执行）并行度单线程（默认）多线程自动并行数据规模10GB（单机内存）100GB（列式+惰性优化）生态兼容最广泛（scikit-learn、statsmodels）增长中（.to_pand
Python深入浅出：从入门到工程实践21
发布时间：2026/7/15 16:08:09
第 21 章 数据处理与可视化本章学习目标使用 pandas 进行数据加载、清洗、转换和聚合使用 Polars 进行高性能数据处理，理解惰性求值比较 pandas 与 Polars 的适用场景使用 matplotlib 绘制基础图表使用 seaborn 创建统计可视化使用 plotly 构建交互式图表21.1 pandas vs Polars：如何选择维度pandasPolars执行模型急切求值（立即执行）惰性求值（优化后执行）并行度单线程（默认）多线程自动并行数据规模10GB（单机内存）100GB（列式+惰性优化）生态兼容最广泛（scikit-learn、statsmodels）增长中（.to_pand
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