用户指南#

用户指南按主题领域涵盖了 pandas 的所有内容。每个子部分都会介绍一个主题（例如“处理缺失数据”），并讨论 pandas 如何解决该问题，其中包含许多示例。

pandas 新用户应从 10 分钟掌握 pandas 开始。

有关 pandas 基础知识的高级概述，请参阅 数据结构简介 和 基本核心功能。

有关任何特定方法的更多信息，请参阅 API 参考。

如何阅读这些指南#

在这些指南中，您会看到代码块中的输入代码，例如

import pandas as pd
pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})

或者

In [1]: import pandas as pd

In [2]: pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
Out[2]: 
   A
0  1
1  2
2  3

第一个代码块是标准的 Python 输入，而第二个代码块中的 In [1]: 表示输入是在 notebook 中。在 Jupyter Notebooks 中，最后一行将被打印，图表会内联显示。

例如：

In [3]: a = 1

In [4]: a
Out[4]: 1

等同于

a = 1
print(a)

指南#