熊猫书来了！最全的pandas介绍！
“告别痛苦，快乐学习pandas”是Datawhale社区和耿远昊发起“Joyful pandas”开源项目的初衷。历经两年的精心打磨，它终于要以熊猫书《pandas数据处理与分析》新面貌与大家见面啦。
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本书作者耿远昊正在威斯康星大学麦迪逊分校统计学攻读硕士学位。他是Datawhale开源社区成员，“Joyful Pandas”开源项目作者。他也是pandas贡献者，活跃于pandas开源社区，主要贡献涉及漏洞修复、功能实现与性能优化等方面，对pandas在数据处理与分析中的应用有丰富经验。
耿远昊最初学习pandas时，也经历了一路坎坷。为了帮助更多人入门pandas，Datawhale发起Joyful Pandas开源项目。耿远昊将自己的学习经验进行总结并分享，希望更多的人可以快乐学习pandas。
01
让人又喜又恼的pandas
Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。pandas作为数据分析中的大红人，被无数人喜爱，但也让不少人苦恼无比——好用是非常好用，复杂也是真的复杂啊！
在学习pandas的时候，初学者可能会觉得无从下手：
这个东西的语法怎么那么混乱？
这满屏幕的setting with copy warning要怎么消除？
为什么写着写着就这么多if else了，要怎么解决？
这API多得离谱，函数看得头晕！
而且它处理数据的速度也没别人说得这么快呀……
pandas实在是太复杂，方法内容什么的太多了，用起来是真的恼人！
这就像第一次进菜市场，初学者只能茫然四顾，不知道自己要买的菜在哪儿，好不容易看到一个卖胡萝卜的摊位，买完逛了半天才找到卖鸡蛋的。满头大汗地把所有菜品买齐，挤出菜市场回头再看一眼密密麻麻的人群和摊位，想着明天还要再来，便立马感觉一阵痛苦。
02
学习pandas的痛苦之旅
耿远昊对于这种痛苦非常感同身受。
他在华东师范大学读本科的时候学的是统计学专业，当时不管是作业还是课程，都有大量的大型表格处理需求。虽然所有的需求几乎都能用xlrd/xlwt和Python循环来解决，但也仅仅是能解决而已，因为处理速度很慢，代码几乎完全不能复用，每遇到新的任务就要重新写一遍代码，然后等它傻跑半天，解决问题效率很低，成本太高。
他也曾尝试过学习pandas，但是因为学业繁忙，只能零星地学，效果很差。我们在前面说的那些问题，他也大多遇到过。pandas这个巨大而庞杂的工具包就像一头立在路边的大象，他感觉自己和一个盲人没啥区别，摸到腿就是腿，摸到鼻子就是鼻子，根本不知道这大象到底长啥样！
也正是因为函数多，参数更多，没有一条比较清晰的学习路线，他开始只能东一榔头西一斧子地学，感觉更混乱了。一旦程序报错，他更加手足无措：因为不知道内部操作而难以修复；而且即使这次修复好了，下一次遇到同样问题很有可能又忘了怎么解决。
他很是感慨，pandas令人头痛！
好在事情在2019年的秋天出现了转机。他偶然接触到了Theodore Petrou写的Pandas Cookbook一书，如获至宝！在快速地学习了一遍之后，他发现自己之前迷迷糊糊搞不明白的概念似乎变得清晰了许多！这让他学习pandas的痛苦减少了几分。
很快，他又找到官方的用户指南，一字一句地查看，通读完成后在脑海里建立了主要知识点的宏观概念。趁热打铁，他又拿起了pandas之父Wes McKinney的书Python for Data Analysis继续学习，才结束了自己学习pandas的痛苦之旅。
03
怒写教程，被pandas官方推荐
虽然他的痛苦之旅结束了，但是还有更多的人将要或者已经踏上了这段同样难受的学习pandas的旅程。经过一段时间的思考，他决定自己编写一套关于pandas的教程，希望为有着相似痛苦体验的人提供一些帮助，让pandas的学习和使用变得更轻松。
为了保证教程的正确和权威，同时保证教程的好用和简单，他结合Python for Data Analysis、Pandas Cookbook和pandas官方用户指南，按照自己的切身体验和学习思路，全面、完整地梳理了pandas的主线内容，编写了一套关于pandas的教程——Joyful Pandas。
这个名字就很能体现他的怨念和愿景：原先学习使用pandas真的是极其痛苦（Painful），现在要结束这种痛苦，是时候使用这个新的教程让pandas的学习过程变得快乐（Joyful）了！
作为一个快乐学习的教程，肯定不能像蜻蜓点水一样浅尝辄止，和雾里看花一样啥都不说明白，那样会更痛苦的。根据官方指南和两本pandas权威著作，耿远昊对pandas每个部分的核心概念和函数都做了重点介绍，并总结了函数之间的逻辑关系，建立了清晰的数据处理宏观体系，让人一目了然地就能看明白自己要学哪些内容。
Joyful Pandas教程分为10章，串成了一条非常明显的学习路线：先学pandas基础知识，然后学习如何使用索引、分组、变形、合并4个基础操作，之后学习缺失数据、文本数据、分类数据、时间序列数据4类关键数据。这些知识点是pandas的主线内容，在教程中被清晰地展示出来。跟着这条学习路线走，就能了解pandas的基础概念与操作，掌握关键的数据类型，从而在实际使用中达到信手拈来的效果。
▲ 教程内容概览
当然，想要达到“所写所得即所想”的地步，实践是必不可少的，光说不练假把式，只有自己身体力行地去做，才能真正得到快乐的学习体验。教程里面有不少的练习题，并且附上了解答思路和方法，还有代码实现也尽数提供，非常人性化。
2020年“Joyful Pandas”一经开源推出，就在pandas领域引起了不小的轰动。很快该课程的有效性得到读者们的认可，作为作者，耿远昊常被邀请去高校、企业组织举办讲座或直播。这个教程还被pandas官方增选为社区推荐教程，得到了官方的肯定。
▲ pandas官方推荐教程
他对于开源和分享精神是非常推崇的，一个人可以走得很快，一群人可以走得很远，他鼓励我们在学习过程中要多思考、多练习、多总结，同时要多分享、多交流、多协作，这样才能够更好地畅游数据科学的世界。
Joyful Pandas教程得到了非常多读者的喜爱，很多读者不再满足于单纯的线上教程模式，还希望它能够有纸质版，可以随时拿来阅读。
他肯定要满足大家的期盼。
04
让更多的人轻松学习pandas
纸质图书当然不是直接把教程复制下来印刷就完事了，还需要进行更多的工作。
首先就是pandas版本的升级，为了让读者们获取最新的知识，作者针对最新发布的pandas1.4.0版本，利用春节假期和无数工作日的夜晚，在原本已经进入校对环节，即将与大家见面的图书版本上，又对全书进行了两次重大更新。本书是目前pandas版本最新的教程。
因为学习pandas和编写“Joyful Pandas”教程的经验，他加入了pandas社区并成为活跃分子，为pandas的1.1.0版本、1.2.0版本、1.3.0版本、1.4.0版本和1.5.0版本贡献了自己的一份力量，包括文档描述性错误、修复代码中的bug以及增加函数的新特性（resample对象的逆向采样等）。这些丰富的经历，让他对pandas有了更为深入的理解，并把这种理解提炼成更为简明清晰的内容新增到图书之中。
在这样的背景之下，他对原教程1~10章进行了大量的修订工作。并且增加了3章的进阶实战内容！分别涵盖数据观测、特征工程、性能优化3个部分。正如前面说的那样，快乐学习的同时少不了实践，为了巩固章节知识，他又在每个章末尾增加了恰到好处的习题。
他和编辑长时间、多次对图书稿件进行修改，最终稿也终于定下来，图书马上就能与我们见面了。
图书里面有着上千段短小精悍的代码，输入输出成对出现，非常直观地展示了当前知识点的作用，我们一眼就能看清楚。
▲ 短小精悍的代码示例
对于关键的内容，或者需要补充和深入解读的部分，书中都进行了注解。
▲ “注解”示例
在章节内容初步学习完之后，紧跟着的是练一练栏目，我们能够把刚学的知识点做一个简单快速的回顾。
▲ “练一练”示例
加上新增的习题内容，从整体上连成一条线，把章节内容串在一起，从看到学，从理解到实践，达到融会贯通的效果。
▲ “习题”示例
当然，只出题不给答案是耍流氓。书中所有的练一练、习题的解答和代码实现，都有配套的资源，直接在异步社区《pandas数据处理与分析》图书页面就能获取，或者在GitHub上“datawhalechina/joyful-pandas”项目中下载。
他一直贯彻着“快乐学习”的理念，所以在写书的同时也关注着读者的定位——读者不需要熟悉数据科学或者数据分析，甚至不需要熟练使用Python，只要具备基本的语法知识就好了！完全的零基础可用！当然，对pandas有一定的基础，并且想要系统学习数据处理与分析方法的读者，也能从中获益，巩固和拓展自己的相关知识。
成书之后，可以预见的是会有更多的人告别痛苦的pandas学习，转而投入快乐学习pandas的怀抱。
05
适合初学者
pandas的知识体系对新人来说过于庞杂，学习成本和难度极大，尽管有官方指南和不少权威图书，但它们可能并不适合初学者。
耿远昊以自己的亲身体验出发而写的《pandas数据处理与分析》，其实就是许多初学者想要的：对庞杂的pandas知识体系进行剖析和梳理，找出一条由浅入深的学习路线，找出关键的函数方法，通过理论和实践的有效结合，帮助自己轻松地学习pandas。
很多东西只有以相似的视角，才能得到感同身受的内容，学习是如此，写书同样是如此。
文章编辑：沙鱼 审校：桐希，刘雅思
参考来源：
[1] 耿远昊.pandas数据处理与分析.[M].北京:人民邮电出版社,2022.
[2] datawhalechina/joyful-pandas: pandas中文教程..
[3] Community tutorials — pandas