使用Python整理数据通常涉及以下步骤：
导入必要的库
`pandas` 用于数据处理和分析。
`numpy` 用于数值计算。
`matplotlib` 和 `seaborn` 用于数据可视化。
加载数据
使用 `pandas` 的 `read_csv（）`, `read_excel（）` 等函数读取数据文件。
数据清洗
处理缺失值：使用 `dropna（）` 删除含有缺失值的行或列。
去重：使用 `drop_duplicates（）` 删除重复行。
异常值处理：根据情况选择合适的处理方法，如删除、替换或分箱。
数据筛选和排序
使用 `loc`, `iloc` 进行数据筛选。
使用 `sort_values（）` 对数据进行排序。
数据统计
使用 `describe（）`, `count（）`, `sum（）`, `mean（）`, `median（）`, `max（）`, `min（）` 等函数进行统计分析。
数据可视化
使用 `matplotlib` 和 `seaborn` 绘制图表，如直方图、折线图、散点图等。
import pandas as pd创建示例数据框data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],'年龄': [20, 25, 30, 35],'性别': ['男', '女', '男', '女'],'成绩': [80, 90, 85, 95]}df = pd.DataFrame（data）查看数据框的前几行print（df.head（））查看数据框的统计摘要信息print（df.describe（））按某一列排序数据框df_sorted = df.sort_values（'年龄'）print（df_sorted）筛选出满足条件的行df_filtered = df[df['成绩'] > 85]print（df_filtered）添加新的列到数据框df['年级'] = ['大一', '大二', '大三', '大四']print（df）删除某一列df_drop_column = df.drop（'年龄', axis=1）print（df_drop_column）
以上代码展示了如何使用 `pandas` 进行基本的数据整理工作。实际应用中，数据整理可能涉及更复杂的操作，如合并数据、处理日期和时间、文本处理等。