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这是一份很多pandas教程的指南,主要面向pandas的新用户

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pandas10 Minutes to pandas

更复杂的运用在Cookbook

pandas Cookbook

这本书的目标(由Julia Evans)是通过给你一些具体的例子来开始使用pandas。这些是真实数据的例子,以及所有的错误和引起异常。

这里是v0.1版本的链接。有关最新的目录,请参阅pandas-cookbook GitHub存储库要运行本教程中的示例,您需要克隆GitHub存储库并使IPython Notebook运行。请参阅如何使用本CookBook

  • IPython Notebook的快速浏览:显示IPython的真棒标签完成和魔法函数。
  • 第1章:将数据读入pandas是最简单的事情。即使编码错误!
  • 第2章:如何从一个pandas数据框中选择数据并不十分明显。这里我们解释一些基础知识(如何获取切片和获取列)
  • 第3章:在这里,我们进入严格的切片和切片,学习如何以复杂的方式快速的过滤数据帧。
  • 第4章: 如何运用Groupby/aggregate处理pandas数据,你应该读这个。
  • 第5章:在这里你可以知道蒙特利尔的冬天是否寒冷(剧透:是)。如何使用pandas抓取网络数据!如何组合数据。
  • 第6章:pandas文本处理十分方便。它有所有这些向量化的字符串操作,他们是最好的。我们将把一堆包含“Snow”的字符串转换成trice中的数字向量。
  • 第7章:如何使用pandas清理缺失数据。
  • 第8章:使用pandas解析Unix时间轴。

Lessons for New pandas Users

有关更多资源,请访问主要的存储库

Practical data analysis with Python

指南是使用Python数据生态系统和一个有趣的开放数据集的数据分析过程的全面介绍。有四个部分涵盖所选主题如下:

Excel charts with pandas, vincent and xlsxwriter

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