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。
```python
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。