本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。作为Python强大的扩展库，pandas被很多人称为数据分析领域的“瑞士军刀”。但也被不少学习者诟病：语法乱七八糟！API太多了！有什么快速入门的好方法吗？为此，有网友在知乎提出了这样一个问题：这个问题引起了很多网友的共鸣，也有很多人提供了自己的pandas入门方法。怎么这么乱？首先大家抱怨pandas用起来很乱，为什么会这样呢？针对这个问题，来自中科院大学的@李丁表示，由于Pandas等Python的科学计算包是“一群学者开发的”，主要是模仿R语言，但没有模仿R的灵活句法。最后只把功能做到全面好用就行了，不去关注好用与否等其他代码工程素养问题。结果就是，虽然乱七八糟，但碍于“地位”，还是有不少人不得不使用。那么大家都是怎么开始的呢？《磨刀不误砍柴》看整个答案，大部分人的想法是先整体过一遍，在脑海里留下一个印象，等到要用的时候再仔细核对一下！但是很多东西根本就记不起来了。检查时，您可能不知道有某个功能。甚至有人抱怨说，即使你用了很长时间的pandas，你仍然需要一遍又一遍地查看官方文档。所以，为了提高查询效率，在刚上手的时候整理好各种语法和相关的类是非常重要的。以下是GiHub上1.3kstars的“锐化”成果：每个类别都有全面详细的总结，包括示例代码：作者是阿里巴巴的技术专家。也有朋友说的比较详细，总结了75个数据分析打工的Pandas高频操作：每一项都解释了具体用法：除了pandas的作者，《利用Python进行数据分析》（第2版）那本书是?强烈推荐的，但是没必要全部看完，边用边看就好了。?亚马逊书评也不错：这本书比我看过的其他关于Pandas的书好很多，其他书也不错，只是这本书比较简洁。作者先介绍方法，再举例，接着继续，非常适合学习。官方文档一直被吐槽，但是官网更新的文档比以前好多了，需要查询学习的时候还是要用的。剩下的就是在一次又一次的实践中加深对各种用法的记忆！当然，也有人推荐直接切换到matlab、mathematica或julia，效率更高（但不太流行）。而DaPy是专门针对pandas数据结构严格、API过多等问题的Python数据分析框架，轻量易用。你是如何开始使用混沌熊猫的？友人整理的链接：GiHubpandas教程：https://github.com/hangsz/pandas-tutorial75Pandas高频操作：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUwOTg0MjczNw==&mid=2247490395&idx=1&sn=49215a3b51a6768802ba2eae3410e537&chksm=f90d5f05ce7ad613a5200b803580314a298443f98f853a73941ec64ea4a7c90822f1f814cfa9&scene=178&cur_album_id=1429956252289024000#rd
