Question

pandas 是 Python 的一个功能强大的附加模块，提供对数据进行读 / 写、组合、转换和管理的功能，同时还可以计算统计量并创建统计图表。在完成数据处理任务时，使用 pandas 提供的功能可以大大减轻你的编码工作量。这个模块深受数据分析师和其他 Python 使用者青睐，因为它的功能实用且强大，运行速度快，使用简单，能够减少完成任务所需的代码量。正因为 pandas 功能强大且深受欢迎，所以本书将向你介绍它。本书在第 2 章和第 3 章中提供 pandas 版的 Python 脚本，在第 6 章中介绍如何使用 pandas 创建统计图表，在第 7 章中演示如何通过 pandas 计算各种统计量。我建议你学习一下 Wes McKinney 的著作《利用 Python 进行数据分析》1。

1Wes McKinney 是 pandas 模块最初的开发者，他的这本书是学习 pandas、NumPy 和 IPython 的绝好教材，如果你想扩展一下使用 Python 进行数据分析的知识，这些是你应该学习的附加模块。

同时，如果你是编程新手，我还建议你学习一下基本的编程技能。一旦具有了编程技能，你就可以扩展自己解决问题的能力。你可以将复杂的问题分解成几个较小的问题，分别解决，然后将它们组合起来解决更大的问题。你还可以培养出一种直觉，去决定使用哪种数据结构和算法来有效且高效地解决各种问题。此外，你还会遇到像 pandas 这样的附加模块无法解决或者无法以你需要的方式解决的问题。在这种情况下，如果你没有基本的编程技能，就会束手无策。相反，如果你具有了编程技能，就可以创建所需功能，从而独立解决问题。能够独立解决编程问题是非常令人振奋的，并能极大提升个人能力。

因为本书是面向编程新手的，所以我会将重点放在基础的、通用的编程技能上。比如，第 1 章介绍数据类型、数据容器、控制流、函数、if-else 逻辑和文件读写等基本概念。此外，在第 2 章和第 3 章中，每种脚本都提供两个版本的实现方式：基础 Python 版和 pandas 版。在每个案例中，我会首先讨论基础 Python 版的实现，让你学会独立编码解决问题，然后再给出 pandas 版的实现。我希望你能够从基础 Python 版中学会基本的编程技能，这样在使用 pandas 版时，你就能够更加深刻地理解 pandas 简化了的概念和操作。