Pandas数据分析入门指南
数据时候常用的利器，pandas的DataFrame操作真是太顺手了。用表格的方式结构化数据，直观又高效。你可以把它当成 Excel+Python 的合体，读写文件、筛选数据都方便。
pandas-pandas这个资源名字挺有趣，但内容更实在。封装得全，连安装都讲得明明白白，适合刚上手的你一步步来。
像是你想搞清楚groupby怎么分组聚合、merge怎么合并数据表？文档里都有例子，代码简单明了，不绕弯子，适合边学边改。
顺带说一句，它支持的数据格式也比较多，像CSV、Excel、JSON这些主流格式都能直接读，配合read_csv、read_excel用起来爽歪歪。
安装方面建议用pip install pandas，也可以看Pandas 安装文件，对初学者友好，基本没坑。
如果你习惯边查边学，可以参考下面这些文章：Pandas 库、使用 pandas、Learning Pandas。
如果你数据还卡在for循环里，真的该试试pandas了，写起来简洁多了，响应也快，效率高一大截。
哦对了，pandas还挺适合跟Jupyter Notebook配合，用表格展示数据，查错也方便。如果你用的是 VS Code，也可以直接运行。
，如果你做数据，pandas 真的值得反复折腾。哪怕一开始看不太懂，先照着抄，多动手跑几遍，就慢慢会了。
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