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pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下！

作者：豐色
開發(fā) 前端
pandas作為Python的一個(gè)強(qiáng)大擴(kuò)展庫(kù)，被很多人稱為數(shù)據(jù)分析界的“瑞士軍刀”。

 

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pandas作為Python的一個(gè)強(qiáng)大擴(kuò)展庫(kù)，被很多人稱為數(shù)據(jù)分析界的“瑞士軍刀”。

然而，它也被不少學(xué)習(xí)者詬病：語(yǔ)法很亂！API太多！

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有沒(méi)有什么好辦法能夠快速上手呢？

為此，有網(wǎng)友在知乎提出這樣的問(wèn)題：

pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下！｜知乎討論

該問(wèn)題引起了不少網(wǎng)友的共鳴，很多人也提供了自己上手pandas的方法。

為啥這么亂？

首先來(lái)看，大家都吐槽pandas用起來(lái)感覺(jué)很混亂，那為什么會(huì)這樣？

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自中科院大學(xué)的@李丁表示，由于Pandas等Python的科學(xué)計(jì)算包都是

“一幫學(xué)術(shù)界人士搞的”，主要是模仿R語(yǔ)言，又沒(méi)有模仿到R的靈活語(yǔ)法。最后就是只做

到了功能全面能用就行，沒(méi)有關(guān)注好不好用等其他代碼工程素養(yǎng)問(wèn)題。

pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下！｜知乎討論
pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下?。跤懻? /></div> <p>結(jié)果就是雖然它很亂，但是迫于它的“地位”，很多人還是不得不使用它。那大家都是如何上手的呢？</p> <h3>“磨刀不誤砍柴工”</h3> <p>縱觀整個(gè)回答，大部分人的思路都是<strong>先整體過(guò)一遍，腦子里留個(gè)印象，到用的時(shí)候再去細(xì)查</strong>！</p> <p>但是很多東西一遍根本就記不住，查的時(shí)候可能都不知道有某個(gè)功能，更有人吐槽即使已經(jīng)用了很久pandas，再用還是需要一遍遍再查官方文檔。</p> <p>于是，為了提升<strong>查詢效率</strong>，在初入門時(shí)就把各種語(yǔ)法和相關(guān)類<strong>整理</strong>一下非常重要，此所謂“磨刀不誤砍柴工”。</p> <div id=pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下！｜知乎討論
pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下?。跤懻? /></div> <p>下面是GiHub上一個(gè)獲星1.3k的“磨刀”成果：</p> <div id=pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下！｜知乎討論

每一條目錄下都有全面的細(xì)化總結(jié)，包括示例代碼：

pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下?。跤懻? /></div> <p>作者是來(lái)自阿里巴巴的技術(shù)專家。</p> <p>也有知友更加細(xì)化，總結(jié)了<strong>75</strong>個(gè)數(shù)據(jù)分析打工人的<strong>Pandas高頻操作</strong>：</p> <div id=pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下?。跤懻? /></div> <div id=pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下！｜知乎討論

每一條都說(shuō)明了具體用法：

pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下！｜知乎討論

‍實(shí)在忍不了試試別的工具

學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)，看書是避免不了，除了pandas作者的那本《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》（第2版），還有人強(qiáng)烈推薦《Python數(shù)據(jù)分析：活用pandas庫(kù)》，不過(guò)也是不用全部看完，隨用隨查就行。

pandas語(yǔ)法亂、API多？你需要整理一下?。跤懻? /></div> <p>‍亞馬遜書評(píng)也不錯(cuò)：</p> <blockquote> <p>這本書比我讀過(guò)的其他介紹Pandas的書好很多，別的書也不錯(cuò)，但這本書更簡(jiǎn)明扼要。作者先介紹方法，接著給出示例，然后繼續(xù)推進(jìn)，非常適合學(xué)習(xí)。</p> </blockquote> <p>官方文檔一直被吐槽亂，但是官方網(wǎng)站升級(jí)以后的文檔比之前好了一些，該查詢?cè)搶W(xué)習(xí)的時(shí)候還是得使用它。</p> <p>剩下的就是在實(shí)踐中一次次加深各種用法的記憶了！</p> <p>當(dāng)然了，也有一些人推薦直接改用matlab、mathematica，或者效率更高（但比較小眾）的julia。</p> <p>以及DaPy，一個(gè)專門針對(duì)pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)嚴(yán)格和api過(guò)多等問(wèn)題的Python數(shù)據(jù)分析框架，輕量且具有易用性。</p> <p>你又是如何上手混亂的pandas呢？</p> <p>知友整理鏈接：<br class= GiHub pandas教程：https://github.com/hangsz/pandas-tutorial
75個(gè)Pandas高頻操作：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUwOTg0MjczNw==&mid=2247490395&idx=1&sn=49215a3b51a6768802ba2eae3410e537&chksm=f90d5f05ce7ad613a5200b803580314a298443f98f853a73941ec64ea4a7c90822f1f814cfa9&scene=178&cur_album_id=1429956252289024000#rd

 

責(zé)任編輯：張燕妮 來(lái)源： 量子位
Python 開發(fā)編程語(yǔ)言
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