pandas 是一个用于数据分析的Python库，它能让你快速处理一些探索性的工作。
本教程改进自IA-CAS对pandas-cookbook的翻译。本手册的目的通过一些实际的例子来让你开始使用pandas。 Pandas 的帮助文档已经相当全面了。不过，经常会有人询问应该怎样上手。接下来我讲讲如何用pandas来处理一些真实世界中的数据，如你所料，这些数据包含各种bug和异常值。
接下来我会使用以下3个数据集：这些数据已经包含在本目录下
- 311 calls in New York
- How many people were on Montréal's bike paths in 2012
- Montreal's weather for 2012, hourly
- Jupyter Notebook快速入门
展示了如何使用Jupyter的tab自动补齐和魔法函数 - Chapter 1 - 读取CSV
将数据导入到pandas是相当容易的一件事，即使有编码错误也不是问题！ - Chapter 2 - 选取数据和数据描述
从pandas的DataFrame中选择数据有时候显得不那么直观,在这一部分我将解释一些基本的东西（比如怎么做切片操作，选取指定列） - Chapter 3 - 探索性数据分析_基础
这部分将继续介绍如何对数据切片、切块以及过滤处理。 - Chapter 4 - 探索性数据分析_Groupby和Aggregate
groupby/aggregate操作 是我最喜欢pandas的地方，我几乎无时不刻都在用它。这部分必读！ - Chapter 5 - 合并DataFrames和简单爬取数据
这部分将会探索Montreal的冬天冷不冷（答案：冷！），用pandas来做网页抓取相当有意思。 - Chapter 6 - 字符串操作
pandas对string的操作非常好，它包含所有向量化的string操作。这部分内容将一系列包含Snow的字符串转换成向量化的数值来表示。 - Chapter 7 - 清理杂乱数据
处理脏数据可不轻松，不过对于pandas来说，那就是另外一回事了 - Chapter 8 - 如何处理时间戳
这个小技巧花了我两天才弄明白。。。 - Chapter 9 - 从SQL数据库读取数据
本部分将介绍如何从 SQLite3, PostgreSQL及MySQL中导入数据到pandas
本教程的完整视频和语音讲解演示版由数据帮 (Data Camp)在网易云课堂的pandas应知必回课程中付费提供，可根据个人情况酌情选择。
推荐使用Binder的出色在线Jupyter Notebook运行环境，点击这里即可开始。对网速要求不高，基本均可流畅运行。
首先，你需要更新下Jupyter Notebook(>= 3.0) 以及 pandas(>=0.13)
用pip可以完成更新操作：
pip install pandas
编译和配置这些有时候挺繁琐的，我自己是用的Anaconda,这个软件把几乎所有你能想到的库都包含了，并且是免费和开源的。
用conda也可以完成更新操作：
conda upgrade pandas
安装好Jupyter和pandas后，就可以使用Git命令或GitHub客户端下载
git clone https://github.com/qzcool/DataCamp_pandas_cookbook.git
cd DataCamp_pandas_cookbook/cookbook
jupyter notebook
执行完以上命令后，你的浏览器会自动打开一个地址为 http://localhost:8888的页面。
- join 操作
- 使用 stack/unstack
- append