开篇词 | 如何轻松玩转Pandas呢？

跟着我一起使用 Python 做一些好玩的事情吧

在今日，Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言，在掌握了Python后，你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢？

是的，使用 Python 可以完成很多有意思的事情，无论是爬虫、数据分析、机器学习、深度学习，这些统统都可以使用 Python 来完成。

在之前，我写过关于 Numpy 的系列教程，详情见：Numpy 精品系列教程汇总 。在今天，我准备着手写一些关于数据分析相关的内容。

在 Python 的世界里，聊到数据分析，那么 Pandas 必不可少。先来看看 Pandas 擅长做什么吧~

• 轻松处理浮点与非浮点的缺失数据
• 通过DataFrame或者更高维的对象可以完成列的增加与删除
• 自动和显式地完成数据对齐
• 强大且灵活的group by功能可对数据集执行拆分应用组合操作，用于聚合和转换数据
• 轻松的将Python中的ragged, differently-indexed以及numpy数据结构转为DataFrame对象
• 可以对大数据集上完成基于智能标签的切片，花式索引和子集
• 直观的合并和连接数据集
• 灵活的重塑和数据集的旋转
• 轴的分层标记（可能每个标记有多个标签）
• 健壮的IO操作，包括对csv文件、excel文件、数据库以及HDF5格式文件的读和写
• 完成时间序列的特定功能，如：日期范围生成和频率转换，移动窗口统计，移动窗口线性回归，日期偏移和滞后等

看完上面的内容，是不是发现 Pandas 非常强大呢，下来看下关于这系列教程相关的一些问题吧~

1我为什么要写这一系列教程呢

虽说 Pandas 官网有相对详细的教程，但是由于太详细了，对小白来说简直是灾难；除了 Pandas 官网，在一些相关中文网站也有 Pandas 的教程，但是都是基于纯概念来介绍 Pandas，非常枯燥，对小白也非常不友好。

基于以上原因，所以我采取的方式是通过实例来带入相关知识点，这样学起来会有意思的多，同时我希望通过我之后的这一系列文章能够让小白能轻松学会 Pandas，玩转 Pandas。

2需要的前提条件

在学习 Pandas 之前，友情提示一波，因为 Pandas 是用 Python 编写的，所以在学习之前最好你已经有了一定的 Python 基础。

3教程会涵盖哪些内容

在这一系列文章里，将会涵盖 Pandas 中的数据结构、索引操作、常用的方法、缺失值处理、统计方法、数据合并、数据重塑、数据转化、分组与聚合、时间序列、可视化等相关知识。

4教程的更新频率如何

由于文章并非是现成的存稿，为保证教程的质量，教程暂定 1~2更/每周，下周开始第一期更新。

5这系列教程是收费的吗

很开心你看到你可能最关心的一点了，我可以明确的告诉你，这系列教程都是免费的。

6教程如何获取呢

教程每周更新后会第一时间发布在公众号内，请留意！

往期精彩回顾

BAT机器学习/深度学习面试300题

Numpy 精品系列教程汇总（你值得拥有）

谷歌机器学习43条黄金法则（手册版+PDF）

吴恩达|机器学习秘籍(Machine Learning Yearning)

作者：无邪 个人博客：脑洞大开（www.naodongopen.com） 研究领域：机器学习/推荐系统