学习python中的pandas有没有好的教程推荐？

学习 Pandas 的旅程，与其说是“教程”，不如说是一次系统性的探索。Pandas 本身就像一个宝库，里面藏着处理和分析数据的无数利器。如果你想在这个宝库里游刃有余，我推荐以下几条路径，它们各有侧重，但组合起来能让你打下坚实的基础，并逐步精通。

第一站：官方文档的魅力，从入门到精通的基石

你可能会觉得官方文档枯燥乏味，但相信我，对于 Pandas 这样功能强大且迭代迅速的库来说，官方文档是最权威、最准确的信息来源。而且，它远比你想象的要友好得多。

Why it's good: 官方文档的优点在于其全面性和准确性。你想知道一个函数的所有参数是什么意思？它有什么返回值？有什么注意事项？文档里都会详细说明。它的更新速度也最快，能让你接触到最新的特性和最佳实践。
How to approach it:
从“User Guide”开始： 不要一开始就钻进 API 参考里。先从用户指南（User Guide）入手，它会以一种更具指导性的方式介绍 Pandas 的核心概念：DataFrame 和 Series。这就像是在地图上先找到各个主要城市，再去探索它们的具体街道。
关注核心概念：
数据结构 (Data Structures): 深入理解 `Series` 和 `DataFrame` 是如何构建的，它们如何存储数据，以及它们的基本操作（索引、切片、选择）。
数据读取和写入 (Reading and Writing): Pandas 最强大的功能之一就是它能够轻松地读取各种格式的数据（CSV, Excel, SQL, JSON 等）并写入。熟悉 `pd.read_csv()`, `pd.read_excel()`, `df.to_csv()` 等函数至关重要。
数据选择和过滤 (Indexing, Selection, and Filtering): 这是 Pandas 的核心操作。`loc`, `iloc`, 布尔索引，以及各种选择方法，需要反复练习。理解它们之间的区别和适用场景是关键。
数据清洗和预处理 (Data Cleaning and Preparation): 处理缺失值 (`isnull()`, `fillna()`, `dropna()`)，重复值 (`duplicated()`, `drop_duplicates()`)，数据类型转换 (`astype()`)，字符串操作 (`.str` 访问器) 等等，这些都是数据分析的必备技能。
数据聚合和分组 (Grouping and Aggregation): `groupby()` 函数是 Pandas 的灵魂之一。学会如何根据一个或多个列对数据进行分组，然后应用聚合函数（如 `sum()`, `mean()`, `count()`, `agg()`）来计算统计量，这是进行数据分析的强大手段。
合并和连接 (Merging, Joining, and Concatenating): 学习如何将多个 DataFrame 合并起来，就像是在现实生活中将不同的信息来源整合起来一样。掌握 `merge()`, `join()`, `concat()` 的用法和不同场景下的选择。
多查 API 文档： 在学习过程中，遇到不清楚的函数或参数时，一定要跳转到对应的 API 文档页面去查阅。这能帮助你理解函数的具体行为和可选参数。

第二站：动手实践，在代码中领悟真谛

理论学得再多，不如动手敲击键盘。Pandas 的学习离不开大量的实践。

Kaggle 是你的游乐场： Kaggle 是一个数据科学竞赛平台，上面有海量的数据集和公开的 Notebook（Jupyter Notebook 文件）。
找简单入门项目： 从 Titanic 生存预测、鸢尾花分类等经典入门项目开始。这些项目的 Notebook 里通常会有非常详细的代码解释，你可以跟着别人的思路一步一步学习。
模仿和修改： 不要只是复制粘贴。尝试理解代码的逻辑，然后自己修改一些参数，看看结果有什么变化。这是最有效的学习方式。
参与社区讨论： 在 Notebook 的评论区，你可以看到其他人的提问和回答，这也是学习的好机会。
使用真实数据： 找一些你感兴趣的真实世界数据，比如你所在城市的交通数据、经济数据、某个领域的公开数据集等。尝试用 Pandas 去探索和分析这些数据，你会发现学习的动力会更足，也更能理解 Pandas 的实际应用价值。
解决具体问题： 当你在工作中或者学习中遇到需要处理数据的问题时，就尝试用 Pandas 来解决。比如，“我想找出这个Excel表格里销售额最高的十个产品”，然后去查阅 Pandas 文档，找到实现这个目标的函数和方法。

第三站：视频教程与书籍，系统性地构建知识体系

虽然官方文档和实践最重要，但一些高质量的视频教程和书籍可以帮助你系统地建立 Pandas 的知识体系，并提供更直观的讲解。

高质量的视频教程：
DataCamp (付费，但有免费课程): DataCamp 提供交互式的学习体验，通过完成小练习来巩固知识。他们的 Pandas 课程非常系统且实用。
Coursera / edX (部分免费/付费): 许多大学和机构会在这些平台上提供数据科学的课程，其中很多都包含 Pandas 的内容。例如，一些 Python for Data Science 的课程。
YouTube 上优秀的频道： 搜索一些口碑好的数据科学博主或频道，他们通常会制作一些针对 Pandas 特定功能的讲解视频，或者实战案例。例如，搜索“Pandas tutorial for beginners”，“Pandas groupby explained”。
经典书籍：
《利用 Python 进行数据分析》 (Python for Data Analysis): 这本书被誉为 Pandas 的“圣经”。作者 Wes McKinney 正是 Pandas 的创始人。这本书非常详细地介绍了 Pandas 的核心功能，并提供了大量的示例。虽然有点厚，但绝对值得反复阅读。
《Pandas Cookbook》 (食谱): 这类书籍通常会提供很多具体的“食谱”式例子，教你如何用 Pandas 解决各种实际问题，非常实用。

第四站：进阶与拓展，成为 Pandas 高手

当你掌握了 Pandas 的基础操作后，可以开始探索更高级的功能，以及与其他库的联动。

性能优化： 对于大数据集，Pandas 的性能至关重要。学习如何编写更高效的 Pandas 代码，比如向量化操作，避免循环，理解不同方法的性能差异。
时间序列分析： Pandas 在时间序列数据处理方面有非常强大的支持，例如时间重采样、滑动窗口等。
与其他库的结合：
NumPy: Pandas 是建立在 NumPy 之上的，理解 NumPy 的数组操作对深入理解 Pandas 有很大帮助。
Matplotlib / Seaborn: 数据可视化是数据分析不可或缺的一部分。学习如何用 Matplotlib 和 Seaborn 来可视化你的 Pandas DataFrame 数据。Pandas 本身也提供了 `.plot()` 方法来快速绘图。
Scikitlearn: 在机器学习流程中，Pandas 通常用来加载、清洗和预处理数据，然后将数据喂给 Scikitlearn 进行模型训练。

学习心态与技巧：

耐心： 学习任何一项新技术都需要时间，特别是 Pandas 这样功能丰富的库。不要期望一蹴而就，给自己足够的时间去消化和练习。
好奇心： 保持对未知的好奇心，遇到不明白的地方主动去探索。
解决问题的导向： 把学习 Pandas 看作是解决你数据相关问题的工具。当你有具体的问题需要解决时，学习的动力会更强，效率也会更高。
循序渐进： 不要一开始就想掌握所有东西。先掌握最核心的那些操作，然后慢慢拓展到更高级的功能。
勤于动手： 每一项新技能的掌握，都离不开一遍遍的练习。

总结一下，我推荐的学习路径是：

1. 从官方文档的用户指南开始，理解核心概念（DataFrame, Series, 索引、选择、清洗、分组、合并）。
2. 在 Kaggle 等平台上找公开的 Notebook 和数据集，模仿、修改、实践。
3. 结合高质量的视频教程或书籍，系统性地建立知识体系。
4. 解决实际遇到的数据问题，将 Pandas 应用到具体场景中。
5. 随着熟练度的提升，开始探索性能优化、时间序列分析等进阶内容，并与其他库结合使用。

最重要的是，享受这个过程！用 Pandas 去探索数据，发现隐藏的规律，这本身就是一件非常有成就感的事情。祝你在 Pandas 的学习之路上一切顺利！

网友意见

看到Pandas我可就不困了，这是我用的最多的工具。

Pandas作为Python数科领域最顶级的库之一，就像excel之于office，是处理数据必备工具。

Pandas的学习教程自然不会少，在Github上搜索Pandas，会出现超过6万个项目，可见其受众之多。

如果说学习Pandas最好的教程是什么，那毫无疑问是官方文档，从小白到高手，它都给你安排的妥妥的，这个后面详细介绍。

下面我会从入门、进阶、练习四个三面给你们推荐相应的教程和资源。

如果你对Pandas还不了解，可以先看我这篇介绍

朱卫军：为什么Pandas是最流行的Python数据分析库？

一、入门教程

十分钟入门Pandas（英文版）

这是Pandas官网专门为新手写的入门引导，大概就几千字，包括对Pandas的简要介绍，和一些基本的功能函数。

主要的内容有：数据的创建、查看、筛选、拼接、连接、分组、变形、可视化等等。

而且这个小册子包含了很多代码示例，如果你能完整过一遍，入门Pandas基本没啥问题。

中文版似乎也有，但翻译的准确性大家自己识别斟酌下。

十分钟入门 Pandas | Pandas 中文

利用Pandas进行数据分析

这本书不用了说了，可能是你入门python数据分析的第一本书，它的作者是Pandas库的核心开发者，也就是说这本书相当于是Pandas的官方出版教程。

为什么它适合入门pandas，因为整本书的编排是从数据分析的角度切入的，由浅入深将pandas对数据的处理讲的很透彻。

当然这本书也存在知识点过于零碎，翻译不到位的问题，但整体来说是本好书。

w3schools pandas tutorial

w3school的pandas文档， 逻辑比较清晰，也是从数据分析角度去讲pandas。

Learn Pandas Tutorials

数据科学平台kaggle提供的pandas入门教程，共六大节涵盖了pandas数据处理各种方法。

joyful-pandas

国内小伙伴写的Pandas笔记，挺详细的，大家可以去下载项目里的notebook，放到自己电脑里练习。

二、进阶教程

pandas用户指南

这是pandas官网的教程，非常详细，主要从数据处理的角度介绍相应的pandas函数，方便用户查阅。

如果你的英文还不错，也喜欢阅读技术文档，我是建议花时间把这份指南看一遍，配合练习。

我把整个pandas文档下载下来，发现足足有3000多页。

pandas api检索

官网的pandas api集合，也就是pandas所有函数方法的使用规则，是字典式的教程，建议多查查。

pandas-cookbook

这是一个开源文档，作者不光介绍了Pandas的基本语法，还给出了大量的数据案例，让你在分析数据的过程中熟悉pandas各种操作。

Python Data Science Handbook

数据科学书册，不光有pandas，还有ipython、numpy、matplotlib、sklearn，这些都是深入学习pandas不可缺少的工具。

三、练习资源

Pandas练习集

github上一个练习项目，针对pandas每个功能都有对应的真实数据练习。

101个Pandas练习

一位国外博主总结的100多个pandas练习题，非常全面。

datacamp

数据科学教程网站，里面有大量pandas的练习题，还提供了详细的速查表。

四、小结

pandas的教程主要还是以英文为主，国内翻译的质量参差不齐，还是建议你在入门后多去看英文文档，这是第一手资料，也是最靠谱的。

Pandas是入门Python做数据分析所必须要掌握的一个库，这里精选了十套练习题，可帮助你快速上手Python代码，完成数据集探索。

【小提示：本文所使用的数据集下载地址：DATA | TRAIN 练习数据集】

原文链接：

练习1-开始了解你的数据

探索Chipotle快餐数据

相应数据集：chipotle.tsv

步骤1 导入必要的库

       # 运行以下代码 import pandas as pd     

步骤2 从如下地址导入数据集

       # 运行以下代码 path1 = "../input/pandas_exercise/exercise_data/chipotle.tsv"    # chipotle.tsv     

步骤3 将数据集存入一个名为chipo的数据框内

       # 运行以下代码 chipo = pd.read_csv(path1, sep = '	')     

步骤4 查看前10行内容

       # 运行以下代码 chipo.head(10)     

out[235]:

步骤6 数据集中有多少个列(columns)

       # 运行以下代码 chipo.shape[1]     

out[236]:

5

步骤7 打印出全部的列名称

       # 运行以下代码 chipo.columns     

out[237]:

Index(['order_id', 'quantity', 'item_name', 'choice_description', 'item_price'], dtype='object')

步骤8 数据集的索引是怎样的

       # 运行以下代码 chipo.index     

out[238]:

RangeIndex(start=0, stop=4622, step=1)

步骤9 被下单数最多商品(item)是什么?

       # 运行以下代码，做了修正 c = chipo[['item_name','quantity']].groupby(['item_name'],as_index=False).agg({'quantity':sum}) c.sort_values(['quantity'],ascending=False,inplace=True) c.head()     

out[239]:

步骤10 在item_name这一列中，一共有多少种商品被下单？

       # 运行以下代码 chipo['item_name'].nunique()     

out[240]:

50

步骤11 在choice_description中，下单次数最多的商品是什么？

       # 运行以下代码，存在一些小问题 chipo['choice_description'].value_counts().head()     

out[241]:

[Diet Coke] 134
[Coke] 123
[Sprite] 77
[Fresh Tomato Salsa, [Rice, Black Beans, Cheese, Sour Cream, Lettuce]] 42
[Fresh Tomato Salsa, [Rice, Black Beans, Cheese, Sour Cream, Guacamole, Lettuce]] 40
Name: choice_description, dtype: int64

步骤12 一共有多少商品被下单？

       # 运行以下代码 total_items_orders = chipo['quantity'].sum() total_items_orders     

out[242]:

4972

步骤13 将item_price转换为浮点数

       # 运行以下代码 dollarizer = lambda x: float(x[1:-1]) chipo['item_price'] = chipo['item_price'].apply(dollarizer)     

步骤14 在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少

       # 运行以下代码,已经做更正 chipo['sub_total'] = round(chipo['item_price'] * chipo['quantity'],2) chipo['sub_total'].sum()     

out[244]:

39237.02

步骤15 在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？

       # 运行以下代码 chipo['order_id'].nunique()     

out[245]:

1834

步骤16 每一单(order)对应的平均总价是多少？

       # 运行以下代码，已经做过更正 chipo[['order_id','sub_total']].groupby(by=['order_id'] ).agg({'sub_total':'sum'})['sub_total'].mean()     

out[246]:

21.39423118865867

步骤17 一共有多少种不同的商品被售出？

       # 运行以下代码 chipo['item_name'].nunique()     

out[247]:

50

练习2-数据过滤与排序

探索2012欧洲杯数据

相应数据集：Euro2012_stats.csv

步骤1 - 导入必要的库

       # 运行以下代码 import pandas as pd     

步骤2 - 从以下地址导入数据集

       # 运行以下代码 path2 = "../input/pandas_exercise/exercise_data/Euro2012_stats.csv"      # Euro2012_stats.csv     

步骤3 - 将数据集命名为euro12

       # 运行以下代码 euro12 = pd.read_csv(path2) euro12     

out[250]:

步骤4 只选取 Goals 这一列

       # 运行以下代码 euro12.Goals     

out[251]:

0 4
1 4
2 4
3 5
4 3
5 10
6 5
7 6
8 2
9 2
10 6
11 1
12 5
13 12
14 5
15 2
Name: Goals, dtype: int64

步骤5 有多少球队参与了2012欧洲杯？

       # 运行以下代码 euro12.shape[0]     

out[252]:

16

步骤6 该数据集中一共有多少列(columns)?

       # 运行以下代码 euro12.info()     

步骤7 将数据集中的列Team, Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框

       # 运行以下代码 discipline = euro12[['Team', 'Yellow Cards', 'Red Cards']] discipline     

out[254]:

步骤8 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards进行排序

       # 运行以下代码 discipline.sort_values(['Red Cards', 'Yellow Cards'], ascending = False)     

out[255]:

步骤9 计算每个球队拿到的黄牌数的平均值

       # 运行以下代码 round(discipline['Yellow Cards'].mean())     

out[256]:

7.0

步骤10 找到进球数Goals超过6的球队数据

       # 运行以下代码 euro12[euro12.Goals > 6]     

out[257]:

步骤11 选取以字母G开头的球队数据

       # 运行以下代码 euro12[euro12.Team.str.startswith('G')]     

out[258]:

步骤12 选取前7列

       # 运行以下代码 euro12.iloc[: , 0:7]     

out[259]:

步骤13 选取除了最后3列之外的全部列

       # 运行以下代码 euro12.iloc[: , :-3]     

out[260]:

步骤14 找到英格兰(England)、意大利(Italy)和俄罗斯(Russia)的射正率(Shooting Accuracy)

       # 运行以下代码 euro12.loc[euro12.Team.isin(['England', 'Italy', 'Russia']), ['Team','Shooting Accuracy']]     

out[261]：

查看完整内容可点击以下文章链接，或前往和鲸社区查看

我是运筹优化方向出身也经常会使用pandas来处理数据，学习pandas的困惑就是资料太多，经常东一榔头西一棒子的，缺乏系统性的学习。最近我们运筹OR帷幄的一些机器学习和数据分析的爱好者和志愿者编写了pandas电子书，将其开源在GitHub上大家可以免费获取，主要目的就是让大家能够一站式的系统学习pandas的基本内容，避免网上过多的杂乱的教程。

其目录如下分为理论和实践两部分，理论部分1-4章是关于pandas的基础理论简介，从pandas安装，dataframe数据结构的介绍到数据导入导出，再到数据分组聚合，再到数据索引和缺失值处理。循序渐进的一个过程涵盖了数据处理所必须的基本步骤。第5章是进阶教程新手小白可以先跳过。实践部分有4个案例涵盖各个方面，在学习完理论之后通过实战可以强化前面所学的理论。

本书最大的特点是简单易上手，每一章节都有相应的jupyter文件，可以直接放在带有jupyter notebook的python环境中运行。每个部分分为文档介绍和code内容，code部分采用jupyter的形式凸出结果展示。

理论

预备章：Jupyter简介

第一章：数据分析入门 (code)

第二章：数据导入与导出 (code)

第三章：数据分组与聚合 (code)

第四章：数据的索引、汇总和缺失处理 (code)

第五章：从 Pandas 小白到 Pandas 能手(code)

实践：

分析实例一：豆瓣电影分析--华语篇(code)

分析实例二：豆瓣电影分析--全球篇(code)

分析实例三：NBA 投篮数据分析(code)

分析实例四：运筹学薪资分析(code)

其实通过编写pandas电子书本身也是一个很好的学习过程，运筹OR帷幄社区未来还会编写更多的电子书，目前也在筹划机器学习方面的电子书，欢迎感兴趣的童鞋可以加入进来，这样可以一边输出一边学习。

特别感谢参与本书编辑的同学：yeungsk,tiny-boat,xingyu321,qiu-pinggaizi，同时感谢 @运筹OR帷幄 的支持

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