适合新手的 python pandas 学习笔记（1）
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一、准备工作
解决动力：为什么学？
知道 pandas ，来源于可靠的人强烈推荐。（我们团队中擅长 python 的程序员，甚至我们的 CTO 都推荐。）
后来我搜一下发现，pandas 并非程序员的必需，反而是很多需要做数据分析岗位的利器，比如运营、产品或增长黑客。
通常我们还没有开始学一样新技能时，会被“它太难了吧”，“我可能学不会”这样的念头吓到。但“鸡贼的”pandas官网居然自己出了一篇面向新手的攻略，名字如此吸引人：
准备工作：学习材料
好的教程，是开始的第一步。但官网的教程可能让英文不好的人产生困惑。为了适时调控自己的学习体验，我另外准备了两个备查的网址：
Python数据处理：关于Pandas你需要知道的都在这里了
当然必不可少的，还有一本书：《利用 python 进行数据分析》，我用的是微信读书的电子版。
准备工作：安装环境
我用的是 windows10 64位操作系统，之前已经安装好了 anaconda, python3.7, pip等。这次需要新增安装 3 个库。
你可能会困惑，我如何得知应该安装哪些库呢？很简单，顺着官方的10分钟搞定文档逐行尝试，最初的3行就是答案。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在我的本地编辑器输入这3行代码后，import 部分被打了红色波浪线，这就是提示我未安装相应模块。
我的本地编辑器用的是 vscode，如果我未安装某个模块，它会有如下提示。但用 anaconda prompt 安装以上3个库时并不顺利，一方面终端告诉我已经安装好了，另一方面编辑器中依然有未安装的提示。
img
在网上搜并尝试了后，最终是通过 windows 10 自带的 cmd 调出终端执行 pip install 才搞定。
img
如何验证自己是否安装成功呢？作为新手我也曾困惑于此，这个经验分享如下。
方式一，是启用 python 自带的 IDE 输入 import pandas as pd并回车，如无报错，才说明 pandas 安装成功了。
方式二，是 vscode 中创建新的 .py 类型的文件，输入 import pandas as pd 后无任何红线提示。
准备工作：python 基础
学 pandas 的最少必要知识是什么呢？完全没学过 python 恐怕非常困难。
我自己是仅掌握了 python 的基础知识，对部分进阶知识有所了解，即《自学是门手艺》中的内容。这个程度，到底够不够，我没办法预判，但我可以边走边看。
当然，学习新技能的最大资源其实是时间和精力。这个就不再多说。
准备工作就到此为止。
二、找到入口
太难没耐心，换姿势找线索
接下来的学习过程，每个人有自己特定的方法论或习惯。我的方法或节奏不一定适合你，仅供参考。
最初我先顺着官网的10分钟文档，在自己的本地编辑器逐行敲下代码并运行。除了对于output感到小惊喜外，整个过程一脸懵逼。花了半小时左右，学了数据的创建和获取，我便没耐心逐行尝试了。
没耐心当然不是不学，而是换一个姿势学。我快速浏览了官方的10分钟文档下面的内容，大概是讲数据的增删改查文件读取绘图之类的处理。我的一个基本判断是：
我遇到的第一个难点，在最前面。我应该优先解决这个难点，要不然后面只会如同天书。
于是我检索了一些中文的文章，并快速找到一个关键信息：
最好对python，pandas和numpy有一丢丢的小了解，最起码对series, array, dataframe等基本概念有所了解。
我对 python 当然是有一丢丢的小了解，但对 pandas 这不刚接触呢。numpy 更是首次听说，series, array, dataframe 这三个概念很陌生啊！
——慌什么！这不刚抓到了最重要的线索？大喜事啊。所谓线索，就是作为关键词去搜索别人的好文章来读，筛选并构建自己所需的知识。
得出判断：
我的入门关键，就是先理解
series, array, dataframe这三个概念。
用已知理解未知
从第一个概念开始：series 是什么呢？
欠缺背景知识的人，通常比较难抽象地理解新知识。我的办法是：写一些代码来让自己形象地认知。既然在官网的10分钟文档最初部分创建对象时，也用到了列表list 和字典 dict，那么，我就用这2个数据容器，来理解 series。
以下这段代码，我逐步写然后运行，理解后再继续写，再运行……
"""
形象地理解 list 与 series 的关联和区别。
"""
import pandas as pd
import numpy as np
list_a = [1,3,5,6,'好','good']
series_x = pd.Series(list_a)
print(list_a)
print(type(list_a))
print()
print(series_x)
print(type(series_x))
print()
"""
形象地理解 dict 与 series 的关联与区别。
"""
import pandas as pd
import numpy as np
dict_a = {'Ohio':35000,'Texax':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
series_y = pd.Series(dict_a)
print(dict_a)
print(type(dict_a))
print()
print(series_y)
print(type(series_y))
print()
有了形象的认知，再继续读别人有关 series 的文章，就比较好懂一些。通常 series 的文章也会提及dataframe，关于两者的区别与关联，让我好理解的一个说法是：
区别：
series，只是一个一维数据结构，它由index和value组成。
dataframe，是一个二维结构，除了拥有index和value之外，还拥有column。
联系：
dataframe由多个series组成，无论是行还是列，单独拆分出来都是一个series。
来源：pandas中Series()和DataFrame()的区别与联系
通读一些文章后，我现在能清晰一些理解 series 和 dataframe 了，不再像之前那样模糊。此时面临2个选择，其一是继续按官网文档挨个尝试它的各种方法，其二是从一个具体需求切入，看看怎么用。
我已经知道 pandas 大概有哪些功能或方法，能做些什么，只是还不知道具体怎么做。目前备查的材料充分且可靠，我对材料的结构也比较清晰，于是我选择方向二，找一个具体的需求来动手实操。实操的过程中，来搜查使用以上知识点。
xue.cn
我在http://xue.cn自学python基础功。现在也每天使用。
与编程有关的文章，我还写过：
