02. Pandas入门——数据分析利器
你有没有用 Excel 处理过数据？筛选、排序、做图表——Pandas 就是 Python 世界的 Excel，但它更灵活、更强大，能轻松处理百万行数据。
19.1 什么是 Pandas？¶
Pandas 是 Python 数据分析的核心库。它提供两种核心数据结构：
Series：一列数据（像 Excel 的一列）
DataFrame：一张表格（像 Excel 的一个工作表）
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19.2 创建 DataFrame¶
DataFrame 是 Pandas 最核心的结构。它就像一个智能表格。
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19.3 数据探索——先看看手头有什么¶
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19.4 筛选与排序——大海捞针¶
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19.5 新增列与计算——让数据更丰富¶
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19.6 分组聚合——从数据中发现规律¶
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19.7 数据可视化——一张图胜过千言万语¶
Pandas 内置了 matplotlib 集成，一行代码就能画图。
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💡 Pandas 的
plot()方法背后正是matplotlib。只需一行df.plot(...)就能快速出图。
19.8 动手练习¶
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📋 参考答案（点击展开）
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19.9 本章小结¶
| 你学到了什么 | 具体内容 |
|---|---|
| ✅ Series | 带标签的一维数组，Pandas 的基础 |
| ✅ DataFrame | 核心表格结构，从字典创建 |
| ✅ 数据探索 | head()、describe()、mean() |
| ✅ 筛选排序 | 条件筛选 df[条件]、sort_values() |
| ✅ 新增列 | 直接赋值运算，自动向量化 |
| ✅ 分组聚合 | groupby() + 聚合函数 |
| ✅ 可视化 | df.plot() 一行出图 |
🚀 下一章预告：有了 NumPy 和 Pandas 的武器库，你已经站在了 AI 的大门口。接下来进入真正的机器学习——让程序自己从数据中找到规律！
19.10 📚 参考资料¶
| 资源 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| Pandas 官方文档 | pandas | 最完整的 API 参考和用户指南 |
| Pandas 10 分钟入门 | pandas | 官方快速入门，覆盖核心操作 |
| Kaggle — Pandas 教程 | kaggle | 交互式教程，边学边练 |
| Real Python — Pandas 教程 | realpython | 面向初学者的数据分析实战 |
| DataCamp — Pandas Cheat Sheet | datacamp | Pandas 常用操作速查表 |
本章内容基于 Pandas 官方文档 改编，遵循 BSD License 许可。