上来就丢教程和资料,其实是把路带偏了!找到学习Pandas的方法比找教程重要的多!现在无论是学习Python还是Pandas,最大的问题不是没有资料,而恰恰是太多资料和教程,让人抓不住头绪。

很多凭着兴趣入坑的同学(当年的我),能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像自己什么都会了一点,然而实际操作起来既不知从何操起,又漏洞百出。

理解不够,实践不够是两条老牌的拦路虎,只能靠投入更多精力来克服,还有一个非常有意思且经常被忽视的因素——陷入举三反一的懵逼状态。

举个例子:假如我是个旱鸭子,想去学游泳,教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作,扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟,接着马上给我讲解了蝶泳,又是划拉了5分钟,然后又硬塞给我潜泳的姿势,依然是划拉5分钟。最后,教练一下子把我丢进踩不到底的泳池,给我呐喊助威。

作为一个还没入门的旱鸭子,教练倾囊授了我3种游泳技巧,让我分别实践了5分钟。这样做的结果就是我哪一种游泳技巧也没学会,只学会了喝水。当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法,而每一种方法的实践又浅尝辄止,在面对具体问题时往往会手忙脚乱。

拿Pandas来说,它的多种构造方式,多种索引方式以及类似效果的多种实现方法,很容易把初学者打入举三反一的懵逼状态,导致不少同学在实践中痛苦挣扎,甚至重新捡起Excel。

痛定思痛,我结合自己踩过的坑,写了一个Pandas基础系列(4篇,由浅入深),通过梳理和精简知识点的方式,避掉初学所遇到的坑,同时,还更新了3个实战案例,并会附上数据集和每一步操作代码,以最大限度的提供知行合一的实战场景。让新入坑的同学,跟着撸完之后,彻底上手Pandas,同时还收获一些数据分析思维。

所有文章、数据集和代码都首发于公众号“数据不吹牛”,下面是对教程的一个整理:

Python数据分析之Pandas——基础篇

Python数据分析之Pandas——实战篇

还有更多数分案例,仍在持续更新ing />

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