# Pandas简介

Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。



## 一、《十分钟搞定pandas》

**[10-Minutes-to-pandas](1.10-Minutes-to-pandas)**，这是十分钟搞定pandas [*10 minutes in pandas*](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html)的中文翻译。

## 二、《pandas练习题》

**[Pandas_Exercises](2.Pandas_Exercises)**，这个是pandas的练习题。

## 三、《pandas入门教程-2天学会pandas》

**[pandas_beginner](3.pandas_beginner)**

- - ## 目录
    - 0.导语
    - 1.Series
    - 2.DataFrame
    2.1 DataFrame的简单运用

    - 3.pandas选择数据
    3.1 实战筛选
    3.2 筛选总结

    - 4.Pandas设置值
    4.1 创建数据
    4.2 根据位置设置loc和iloc
    4.3 根据条件设置
    4.4 按行或列设置
    4.5 添加Series序列(长度必须对齐)
    4.6 设定某行某列为特定值
    4.7 修改一整行数据

    - 5.Pandas处理丢失数据
    5.1 创建含NaN的矩阵
    5.2 删除掉有NaN的行或列
    5.3 替换NaN值为0或者其他
    5.4 是否有缺失数据NaN

    - 6.Pandas导入导出
    6.1 导入数据
    6.2 导出数据

    - 7.Pandas合并操作
    7.1 Pandas合并concat
    7.2.Pandas 合并 merge
      * 7.2.1 定义资料集并打印出
  
      * 7.2.2 依据key column合并,并打印
  
      * 7.2.3 两列合并
  
      * 7.2.4 Indicator设置合并列名称
  
      * 7.2.5 依据index合并
  
      * 7.2.6 解决overlapping的问题
    - 8.Pandas plot出图
    - 9.学习来源
  
    ## 四、《Pandas50题》
  
    **[Pandas50](4.Pandas50)**，这个是pandas的练习题50题。
    
    
  

