Pandas 教程
Pandas 是 Python 数据分析的头号工具——读表格、清洗数据、统计分析，一两行代码搞定 Excel 半天的活。如果你每天要面对大量表格数据，Pandas 是最值得投入的技能之一。
章节规划
| 章节 | 内容 | 核心知识点 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 1. Series 与 DataFrame | 两大数据结构 | Series 一维、DataFrame 二维、索引 |
✅ 已上线 |
| 2. 读取数据 | CSV / Excel 读写 | read_csv、read_excel、to_csv |
✅ 已上线 |
| 3. 数据清洗 | 缺失值、去重、格式化 | dropna、fillna、drop_duplicates、类型转换 |
✅ 已上线 |
| 4. 统计与筛选 | 想要哪列挑哪列 | groupby、agg、布尔索引、排序 |
✅ 已上线 |
| 5. 实战 | 动手分析一份销售数据 | 全章知识串联，从原始数据到分析报告 | ✅ 已上线 |
适合谁看
- 已学完 Python 基础，会列表、字典、循环
- 每天要处理 Excel、CSV 表格，想用代码替代手工操作
- 为数据分析、AI 入门打下基础
Pandas 的两大核心结构
| 结构 | 维度 | 类比 | 常用场景 |
|---|---|---|---|
Series |
一维 | 带索引的列表 | 一列数据，如"所有商品的价格" |
DataFrame |
二维 | 带行列索引的表格 | 整张表，如"销售记录表" |
记忆口诀
Series 一列，DataFrame 张表；
read_csv读数据，dropna去空值；groupby分组算，plot画图表。
动手建议
- 每章代码都建议本地运行一遍，准备一个自己的 CSV/Excel 文件练手
- 完成《动手分析一份销售数据》后，试着换一份你关心的数据（如家庭开支、股票行情）重新分析一遍
- Pandas 是进入数据分析和 AI 的敲门砖，学完后可继续学习 Matplotlib 画图、scikit-learn 做机器学习
前置：Python 基础 🐸