在Python数据分析领域，熟练运用date_range函数能有效构建时间序列数据集。通过设定频率参数freq，可生成按小时、日、周等不同粒度的日期索引，为金融分析、物联网数据采集等场景提供基础支持。
| 合并方式 | 适用场景 | 参数配置 |
|---|---|---|
| inner join | 交集数据合并 | how='inner' |
| outer join | 全量数据合并 | how='outer' |
通过indicator参数可生成_merge字段，精确追踪数据来源。这种验证机制能确保在合并百万级数据时，各字段对应关系准确无误。
利用pivot_table函数可构建多维分析模型，通过调整index和columns参数实现不同维度的数据聚合。结合aggfunc参数，支持同时计算平均值、值等多种统计指标。
升级后的sort_values函数支持多列复合排序，通过ascending参数可分别设置各字段的排序方向。处理包含中文的字段时，建议添加key参数进行特定编码处理。
当处理超过内存限制的数据集时，可采用分块读取技术。设置chunksize参数后，配合迭代处理机制，能有效处理数十GB的CSV文件，同时内存使用效率。
