社区教程#

这是社区提供的许多 pandas 教程的指南，主要面向新用户。

朱莉娅·埃文斯 (Julia Evans) 的熊猫食谱#

这本 2015 年食谱（由Julia Evans撰写）的目标是为您提供一些开始使用 pandas 的具体示例。这些是真实世界数据的示例，以及随之而来的所有错误和奇怪之处。有关目录，请参阅pandas-cookbook GitHub 存储库。

斯蒂芬妮·莫林 (Stefanie Molin) 的熊猫工作坊#

Stefanie Molin举办的介绍性研讨会 旨在让您使用真实世界的数据集快速掌握 pandas 的知识。它涵盖了 pandas 入门、数据整理和数据可视化（以及一些 matplotlib 和 seaborn 的接触）。 pandas -workshop GitHub 存储库 提供详细的环境设置说明（包括 Binder 环境）、用于后续操作的幻灯片和笔记本，以及练习概念的练习。还有一个实验室，其中包含针对研讨会未涵盖的数据集的新练习，以供额外练习。

学习熊猫，作者：Hernan Rojas #

为 pandas 新用户提供的一组课程：https://bitbucket.org/hrojas/learn-pandas

使用 Python 进行实用数据分析#

本指南介绍了使用Python数据生态系统和一个有趣的开放数据集进行数据分析的过程。有四个部分涵盖选定的主题，如处理数据、 聚合数据、可视化数据 和时间序列。

新用户练习#

通过真实的数据集和练习来练习您的技能。如需更多资源，请访问主存储库。

现代熊猫#

教程系列由Tom Augspurger于 2016 年编写 。源代码可以在 GitHub 存储库TomAugspurger/ effective-pandas中找到 。

使用 pandas、vincent 和 xlsxwriter 制作 Excel 图表#

快乐的熊猫#

由 Yuanhao Geng 编写的中文教程。它涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作、4 种主要数据操作方法（包括索引、groupby、整形和串联）和 4 种主要数据类型（包括缺失数据、字符串数据、分类数据和时间序列数据）。每章末尾都附有相应的习题。所有数据集和相关材料都可以在 GitHub 存储库datawhalechina/joyful-pandas中找到 。

视频教程#

各种教程#