时间序列数据是广泛存在于金融、天气、销售等领域的重要数据类型，其分析和预测对业务决策具有关键意义。Python 的 Pandas 库提供了强大的时间序列数据处理功能，从基本的数据加载、清洗到高级的重采样、移动平均和可视化分析，能够高效支持时间序列任务。本文将从基础概念出发，结合丰富的代码实例，详细讲解如何使用 Pandas 处理和分析时间序列数据。我们将以金融数据和天气数据为例，探索数据的预处理、趋势分析、季节性分解、移动平均计算等技术，并使用简单模型对时间序列进行预测。通过这篇文章，读者将掌握 Panda