Pandas pipe 函数：链式操作的优雅之道 (一场代码界的华尔兹) 各位代码界的艺术家们，数据领域的探险家们，大家好！今天，我们要聊聊 Pandas 中一个堪称优雅至极的函数——pipe。别被它的名字唬住，它可不是什么管道工的工具，而是能让你的 Pandas 代码像华尔兹一样流畅、优雅的秘诀！💃🕺 1. 数据处理：一个令人头大的厨房 想象一下，你正在厨房准备一道丰盛的晚餐。你需要切菜、腌肉、调酱汁、最后才能烹饪。如果每一步都把食材从一个地方搬到另一个地方，再进行下一步操作，整个厨房就会乱成一团糟，效率低下，而且很容易出错。 数据处理也是一样。我们经常需要对 Pandas DataFrame 进行一系列的操作，比如数据清洗、转换、特征工程等等。如果每一步都写成独立的代码块，代码就会变得冗长、难以阅读和维护。 比如，我们有一个 DataFrame 包含客户信息，我们需要： 删除所有年龄小于18岁的行。 将 ‘city’ 列转换为大写。 创建一个新的 ‘age_group’ 列，将年龄分为 ‘Young’,  …