你同意不？Pandas是Python数据分析的王者库！

时隔多年，还记得第一次接触Pandas的时候，真是太好用了，我感动的哭起来，因为之前的Python自己实现Join、Group、Concat等操作，大量的代码还容易出错，而Pandas却有大量现成的代码支持。

Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为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。

因为用的太开心，我自己总结了一套50集的视频课程，Pandas干货十足，包含如下内容：

1. 什么是Pandas?

2. Pandas怎样读取数据？

3. Pandas的数据结构DataFrame和Series

4. Pandas数据查询的5种方法

5. Pandas怎样新增数据列

6. Pandas的数据统计函数

7. Pandas对缺失值的处理

8. Pandas的SettingWithCopyWarning怎么处理？

9. Pandas怎样对数据进行排序？

10. Pandas的字符串处理

11. Pandas怎样理解axis参数？

12. Pandas的Index索引有什么用途？

13. Pandas怎样实现数据的Merge？

14. Pandas实现数据合并Concat

15. Pandas怎样批量拆分合并Excel文件?

16. Pandas怎样实现对数据的分组统计？

17. Pandas的分层索引MultiIndex怎样用？

18. 怎样使用Pandas的map和apply函数？

19. Pandas怎样实现groupby分组的apply转换?

20. Pandas使用stack和pivot实现数据透视分析

21. Pandas怎样快速实现周、月、季度的日期聚合统计

22. Pandas怎样处理日期索引的缺失

23. Pandas有效降低内存占用并提升计算速度的一个方法

24. Pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理

25. Pandas怎样实现分组groupby之后不同列的数据统计

26. 还在用Excel的vlookup？Python几行代码就搞定

27. Python竟然能画这么漂亮的折线图运营妹子看到直接哭了

28. 机器学习原来这么简单？10分钟Python代码我给你讲明白！

29. 拒绝纸上谈兵，Pandas实现原始网站日志处理与分析

30. 老板问我说收入下降的原因？我用Python数据分析让他满意！

31. Python使用Pandas和Flask在网页上展示表格数据

32. 表格数据包含多分类，需要一行变多行统计、Pandas来搞定

33. Pandas借助Python爬虫爬取网页表格保存到Excel

34. Pandas有三种简单方法可以实现同比环比的计算

35. Python数据分析Pandas与数据库查询语言SQL的对比

36. Python读取Excel展示在网页上

37. Python读取Excel存入MySQL

38. Python批量翻译英语单词

39. Pandas处理Excel多列到多行转换

40. Pandas怎样实现groupby分组后字符串列的合并

41. Python处理Excel一列变多列

42. Python怎样自动生成PDF文件

43. Pandas按行遍历DataFrame的3种方法

44. Pandas批量合并包含多个Sheet的Excel文件

45. Python自动化量爬取Excel中的链接并解析

46. 怎样计算学生成绩相似的10个学生

47. Pandas实现复杂Excel的转置合并

48. 使用apply函数给表格同时添加多列 

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