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学习 Pandas（Python 库）
Pandas 是一个开源的 Python 库，它提供强大的工具，用于数据操作和分析，尤其适用于处理结构化表格数据，如电子表格。
Pandas 非常适合中等规模的数据集，并常用于金融、科学研究和时间序列分析等领域。其易用性使其成为许多处理结构化数据的行业的首选工具。
精通 Pandas 对于数据科学、机器学习和研究领域的职业生涯非常有价值。结合其他技能，掌握 Pandas 可以带来数据相关岗位的有竞争力的工作机会。
在本指南中，我们将涵盖
如果您只是想一步步学习 Pandas，可以按照我们下一部分的免费教程进行学习。
Pandas 初学者指南
我们的教程将为您提供坚实的 Pandas 基础，并为您的职业目标做好准备。
Pandas 适合你吗？
Pandas 是否是正确的选择，取决于您想要实现什么以及您的职业目标。
从学习角度看 Pandas
Pandas 是一个强大的 Python 工具，用于处理和分析数据。它经常被拿来与 Excel 比较，但它在数据管理和操作方面提供了更大的灵活性。
Pandas 的核心是 DataFrame，它让你可以像表格或电子表格一样，按行和列组织数据，这使其非常适合结构化数据。
Pandas 对于处理中小规模数据集特别有用，通过最少的代码帮助你高效地清洗、转换和分析数据。
它被广泛使用，因为它能很好地与 Scikit-learn（用于机器学习）、Matplotlib（用于数据可视化）和 NumPy（用于数值分析）等其他 Python 库集成。
将 Pandas 作为职业选择（它只是一个工具）
仅凭 Pandas 不足以建立完整的职业生涯，但它是处理数据的重要工具。
要在数据驱动的角色中脱颖而出，您需要将 Pandas 技能与其他技术结合起来，例如用于数据库的 SQL、用于自动化的 Python，以及用于机器学习的 Scikit-learn 等库。
Pandas 广泛应用于
- 数据分析
- 商业智能
- 财务建模
- 数据可视化等等
- 时间序列分析
虽然学习 Pandas 以及其他工具可以促进您在数据相关领域的职业发展，但它可能不适合所有领域。例如，Web 开发需要 JavaScript 等语言，而移动应用开发更适合 Swift 或 Kotlin。
最终，您的职业目标将决定 Pandas，结合互补技能，是否是适合您的道路。
学习 Pandas 的最佳方式
学习 Pandas 没有对错之分。这完全取决于您的学习风格和速度。
在本节中，我们根据您的学习偏好，无论是基于文本、基于视频还是交互式课程，收录了最佳的 Pandas 学习资源。
基于文本的教程
最适合：那些致力于学习 Pandas 但不想为此花钱的人。
如果您想通过组织良好、循序渐进的教程免费学习 Pandas，您可以使用我们的免费 Pandas 学习课程 - 适用于初学者。
我们的教程将通过实际示例一步步引导您学习 Pandas，以巩固您的基础。
交互式课程
最适合：那些希望进行实践学习、追踪进度并保持学习连贯性的人。
学习编程是困难的。它需要专注和坚持，并且您需要自己编写大量的代码。
虽然视频和教程为您提供了分步指南，但它们缺乏动手经验和结构。
考虑到所有这些挑战，Datacamp 提供对初学者友好的 Pandas 课程，通过提供互动平台向您介绍 Pandas。
在线视频
最适合：通过观看他人编码并跟着做的视听学习者。
freeCodeCamp 社区在 YouTube 上提供了一段 全面的 Pandas 教程视频，通过真实世界的例子指导您有效掌握 Pandas。
重要提示：不养成亲手编写代码的习惯，是学不会编程的。因此，无论您选择哪种方法，都要坚持编写代码。
在编写代码时，您会遇到错误。不要担心它们；尝试去理解它们并找到解决方案。记住，编程就是解决问题，而错误是过程的一部分。
如何运行 Pandas？
1. 在浏览器中运行 Pandas。
您可以在我们的 在线 Python 编辑器中直接运行 Pandas——无需安装！只需导入 Pandas 即可立即开始编码。
2. 在您的计算机上安装 Pandas。
当您开始进行更高级的数据操作或分析项目时，在本地机器上安装 Pandas 变得至关重要。这在管理涉及多个文件和依赖项的复杂项目时特别有用。
要在您的设备上安装 Pandas，请遵循我们关于设置 Python 和 Pandas 的详细指南。
