四册200多页Pandas教程，比官网还牛逼

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文章标签： python pandas 爬虫
于 2022-02-25 17:06:19 首次发布
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如果我说：Pandas是Python中最好的数据处理库，应该没有人反驳吧？

但是很多人就是学不会，因为官网看起来太费劲了！

这次废了九牛二虎之力，为大家找到了4个Pandas中文文档，一共200多页，太好用了。

  • ① Pandas官方教程链接；
  • ② 十分钟搞定Pandas；
  • ③ Pandas秘籍；
  • ④ 学习Pandas；

1. Pandas官方教程链接

这份文档，既可以在线阅读，也有PDF格式、EPUB格式和MOBI格式，满足你的各个阅读需求，同时代码也给你准备好。

在这里插入图片描述

2. 十分钟搞定Pandas

详细讲解Pandas的创建对象、查看数据、选择数据、缺失值处理、分组和合并等各种操作，让你十分钟迅速掌握Pandas的基础操作。

在这里插入图片描述

3. Pandas秘籍

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<think>好的，用户想找关于Pandas的教程或学习资料。首先，我需要整理之前提供的引用内容中的相关信息。引用1提到了官网教程的PDF下载和项目地址，引用2详细列出了学习路径，包括官方文档、视频教程、实践项目等。引用3则强调Pandas在数据处理中的重要性，并提到有完整代码示例。用户的需求明确是寻找学习资料，可能需要不同形式的内容，比如文档、视频、实战项目等。需要确保回答结构清晰，分点列出，方便用户查阅。同时，注意用户可能处于不同学习阶段，所以推荐的内容要覆盖基础到高级。需要检查是否有遗漏的资源类型，比如书籍或者社区论坛。引用2中提到了Kaggle和Stack Overflow，这些可以作为实践和解决问题的平台。另外，认证课程如DataCamp和Coursera也是补充建议。 还要考虑用户可能需要的实际应用案例，引用3中的完整代码可以作为一个推荐点。同时，强调官方文档的重要性，因为这是最权威的资料。 最后，生成相关问题时要围绕学习路径、资源推荐、实战应用等，帮助用户深入探索。确保所有LaTeX格式正确，没有使用错误，比如数学公式的包裹符是否正确，代码块是否用反引号标注。</think>### Pandas 学习资料与教程推荐 #### 一、官方核心资源 1. **官方文档与教程** - Pandas 官方文档是系统学习的首选，涵盖所有功能模块和 API 详细说明[^2] - **官网地址**: [pandas.pydata.org](https://pandas.pydata.org) - **中文文档**: 可通过社区翻译版本辅助理解（如 [Pandas 中文文档](https://www.pypandas.cn)） 2. **官方教程 PDF** 引用中提到的官网教程 PDF 下载地址[^1]： ```text https://gitcode.com/open-source-toolkit/04822 ``` #### 二、视频教程与实战 1. **YouTube 优质教程** - *Corey Schafer 的 Pandas 系列*：适合新手，从安装到数据清洗、聚合操作全覆盖[^2] - *Data School 的 Advanced Pandas*：深入时间序列分析、多级索引等高级功能 2. **中文视频资源** - B 站搜索关键词「Pandas 数据分析实战」，推荐 *莫烦Python* 和 *菜鸟教程* 系列 #### 三、书籍推荐 1. **《Python for Data Analysis》** - 作者：Pandas 创始人 Wes McKinney - 内容：结合 NumPy 和 Pandas 的完整数据分析流程，含真实数据集案例 2. **《Pandas Cookbook》** - 特点：通过「问题-解决方案」模式快速掌握实战技巧，如： ```python # 示例：处理缺失值 df.fillna(method='ffill', inplace=True) ``` #### 四、实战平台与项目 1. **Kaggle 入门竞赛** - 推荐项目：*Titanic: Machine Learning from Disaster*（学习数据清洗与特征工程）[^2] - 数据集地址：[kaggle.com/c/titanic](https://www.kaggle.com/c/titanic) 2. **自动化分析模板** - 引用中提到的完整代码指南[^3]提供以下典型场景： ```python # 数据聚合示例 df.groupby('category')['value'].agg(['mean', 'sum']) ``` #### 五、性能优化与进阶 1. **向量化操作** 避免逐行循环，使用 `df.apply()` 或 NumPy 函数加速计算： $$ \text{执行时间对比: } O(n) \rightarrow O(1) \text{ (理想情况)} $$ 2. **内存优化技巧** - 使用 `df.astype()` 降低数据类型精度（如 float64 → float32） - 通过 `df.memory_usage()` 分析内存占用
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