• 使用 pip 安装：pip install pandas
• 验证安装：import pandas as pd

2. 数据结构

• DataFrame：二维数据结构，行表示索引，列表示列名
• Series：一维数据结构，表示一列数据
• Index：数据行的唯一标识符
• Columns：数据列的名称

3. 数据导入/导出

• read_csv()：从 CSV 文件读取数据
• read_excel()：从 excel 文件读取数据
• to_csv()：导出数据到 CSV 文件
• to_excel()：导出数据到 Excel 文件

4. 数据清洗和预处理

• fillna()：填充缺失值
• dropna()：删除包含缺失值的列或行
• astype()：强制转换数据类型
• unique()：获取唯一值
• groupby()：根据一个或多个列对数据进行分组

5. 数据分析

• describe()：获取数据统计信息（平均值、中位数、标准差）
• corr()：计算列之间的相关系数
• agg()：聚合分组数据（求和、求平均值、求最大值）
• plot()：可视化数据

6. 数据转换

• merge()：合并两个 DataFrame
• join()：根据公用键连接两个 DataFrame
• concat()：连接多个 DataFrame
• rename()：重命名列或索引

7. 高级技巧

• lambdas：用于创建匿名函数
• apply()：逐行或逐列应用函数
• query()：使用布尔表达式筛选数据
• resample()：对时间序列数据进行重新采样

8. 练习与项目

• Kaggle：参加数据科学竞赛和获得真实世界经验
• 个人项目：构建自己的数据分析管道
• 在线课程：Coursera、edX 等平台提供高级 Pandas 课程

9. 资源

• Pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/index.html
• 社区论坛：https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas
• 书籍：
  • 《python 数据分析手册》
  • 《Pandas Cookbook》

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