社区教程#

这是一份由社区提供的众多 pandas 教程指南，主要面向新用户。

Julia Evans 的 pandas cookbook#

这本 2015 年的 cookbook（由 Julia Evans 编写）旨在为你提供一些具体的示例，以便快速入门 pandas。这些示例使用了真实世界的数据，包含其中可能出现的各种 bug 和怪异之处。有关目录，请参见 pandas-cookbook GitHub 仓库。

Stefanie Molin 的 pandas workshop#

这是一份由 Stefanie Molin 编写的入门级 workshop，旨在帮助你利用真实世界的数据快速掌握 pandas。它涵盖了 pandas 入门、数据整理和数据可视化（包括 matplotlib 和 seaborn 的基础知识）。pandas-workshop GitHub 仓库 提供了详细的环境设置说明（包括 Binder 环境）、用于跟随学习的幻灯片和 Notebook，以及用于练习概念的习题。还有一个实验环节，使用 workshop 中未涵盖的数据集进行新的习题练习，以便进行额外的实践。

Hernan Rojas 的 Learn pandas#

一套面向 pandas 新用户的课程：https://bitbucket.org/hrojas/learn-pandas

使用 Python 进行实践数据分析#

这份指南介绍了使用 Python 数据生态系统和有趣的开放数据集进行数据分析的过程。它包含四个部分，涵盖了 数据清洗、数据聚合、数据可视化 和 时间序列 等精选主题。

面向新用户的习题#

使用真实数据集和习题来练习你的技能。获取更多资源，请访问主仓库。

现代 pandas#

由 Tom Augspurger 在 2016 年编写的系列教程。源代码可在 GitHub 仓库 TomAugspurger/effective-pandas 中找到。

使用 pandas、vincent 和 xlsxwriter 创建 Excel 图表#

Joyful pandas#

一本由耿远昊用中文编写的教程。它涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作，4 种主要的数据操作方法（包括索引、分组聚合、重塑和拼接）以及 4 种主要数据类型（包括缺失数据、字符串数据、类别数据和时间序列数据）。每章末尾都附有相应的习题。所有数据集和相关材料都可以在 GitHub 仓库 datawhalechina/joyful-pandas 中找到。

视频教程#

其他教程#