在使用pandas库进行数据分析前，这些理论知识的学习，也很有帮助。

数据结构：pandas主要使用两种数据结构，即Series和DataFrame。Series是一维数组，DataFrame是二维表格。了解这些数据结构及其基本操作是使用pandas的基础。

数据清洗：数据清洗是数据分析的重要一环，它包括处理缺失值、处理重复值、处理异常值、转换数据类型等。pandas提供了许多方法和函数，可以帮助我们进行数据清洗。

数据聚合：数据聚合是将数据分组并对分组后的数据进行计算的过程，例如对不同地区的销售数据进行分组并计算每个地区的销售额。pandas中的groupby方法可以帮助我们实现数据聚合。

数据可视化：数据可视化是将数据转换为图表或图形的过程，它可以帮助我们更好地理解和展示数据。pandas提供了一些简单的绘图方法，但更复杂的可视化通常需要使用其他库。

统计学基础：在进行数据分析时，需要了解一些基本的统计学概念，例如均值、中位数、标准差等。pandas中也包含了许多统计学方法和函数，例如mean、median、std等。

除了上述知识之外，还需要熟悉Python的基础语法和一些常用的Python库，例如NumPy和Matplotlib等。学习这些知识将帮助你更好地使用pandas进行数据分析和处理。而不是只学了刀法，不会心法。