Question

为方便新用户上手 Pandas，本节收录了众多 Pandas 教程。

官方指南

十分钟入门 Pandas，Pandas 团队出品。

Cookbook ，Pandas 实用案例。

Pandas 速查表open in new window，案头必备。

社区指南

《Pandas Cookbook》Julia Evans 著

Julia Evansopen in new window 2015 年编著的《Pandas Cookbook》包含了很多 Pandas 实战例子，这些例子大多基于实战数据，涵盖了绝大多数新手小白遇到的实际问题。代码请参阅 Pandas-cookbook 的 GitHub 仓库open in new window。

《Learn Pandas》 Hernan Rojas 著

面对新用户介绍 Pandas 学习经验： https://bitbucket.org/hrojas/learn-Pandasopen in new window

Python 数据分析实战

该指南open in new window介绍了用 Python 数据生态系统对开源数据集进行数据分析的过程。涵盖了数据整理open in new window、数据聚合open in new window、数据可视化open in new window和时间序列open in new window。

新手习题

用真实数据集与习题，锻炼 Pandas 运用能力。更多资源，请参阅这个仓库open in new window。

现代 Pandas

Tom Augspurgeropen in new window 2016 年编写的系列教程。源文件在 GitHub 存储库 TomAugspurger/effective-Pandasopen in new window。

• 现代 Pandasopen in new window
• 方法链open in new window
• 索引open in new window
• 性能open in new window
• 清洗数据open in new window
• 可视化open in new window
• 时间序列open in new window

用 Pandas、vincent 和 xlsxwriter 绘制 Excel 图

用 Pandas、vincent 和 xlsxwriter 绘制 Excel 图open in new window

视频教程

• Pandas 零基础open in new window (2015) (2:24) GitHub repoopen in new window
• Pandas 简介open in new window (2016) (1:28) GitHub repoopen in new window
• Pandas：从 head() 到 tail()open in new window (2016) (1:26) GitHub repoopen in new window
• Pandas 数据分析open in new window (2016-2018) GitHub repoopen in new window 与 Jupyter Notebookopen in new window
• Pandas 最佳实践open in new window (2018) GitHub repoopen in new window 与 Jupyter Notebookopen in new window

其它教程

• Wes McKinney（Pandas 仁慈的终身独裁者）博客open in new window
• 轻松上手 Python 统计分析 - SciPy 与 Pandas，Randal Olsonopen in new window
• Python 统计数据分析，Christopher Fonnesbeck，SciPy 2013open in new window
• Python 金融分析，Thomas Wieckiopen in new window
• Pandas 数据结构，Greg Redaopen in new window
• Pandas 与 Python：Top 10，Manish Amdeopen in new window
• Pandas DataFrames 教程，Karlijn Willemsopen in new window
• 实战案例简明教程open in new window