pandas秘籍，中文说明，数据聚合、合并、分组、排序、画图等功能相当详尽，学习pandas的不二文档。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
# 1、安装包 $ pip install pandas # 2、进入python的交互式界面 $ python -i # 3、使用Pandas >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame() >>> print(df) # 4、输出结果 Empty DataFrame Columns: [] Index: []
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pandas中文参考手册（cookbook翻译版），比较系统详细的介绍了pandas在数据分析上的使用，本书最大的特点是所有操作都变成了分 解动作，而且每步都有详细讲解
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对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。 Pandas首个全新主要发行版本包含许多重要功能：更完善的数据框自动汇总、更全面的
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Python是一门开源编程语言，使用起来非常方便，但同时也存在一些开源语言固有的问题：实现一个功能有很多库可以用。对于刚入门的Python小白来说，很难知道为实现某个特定功能调用哪个库最好。这时候，就需要有经验的人来提点一下。本文就打算告诉你：有这样一个库，它是所有数据科学从业人员必须掌握的，这个库就叫pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了
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pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
Series
Series数据结构是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的标签（即索引）组成。