這段時(shí)間和一些做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)閑聊，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析技能入門(mén)階段存在一個(gè)普遍性的問(wèn)題，很多憑著興趣入坑的同學(xué)，都能夠很快熟悉Python基礎(chǔ)語(yǔ)法，好像自己什么都會(huì)了一點(diǎn)，然而實(shí)際操作起來(lái)既不知從何操起，又漏洞百出。
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什么意思呢？假如我是個(gè)旱鴨子，想去學(xué)游泳，教練很認(rèn)真的給我剖析了蛙泳的動(dòng)作，扶著我的腰讓我在水里劃拉了5分鐘，接著馬上給我講解了蝶泳，又是劃拉了5分鐘，然后又硬塞給我潛泳的姿勢(shì)，依然是劃拉5分鐘。最后，教練一下子把我丟進(jìn)踩不到底的泳池，給我吶喊助威。
作為一個(gè)還沒(méi)入門(mén)的旱鴨子，教練傾囊授了我3種游泳技巧，讓我分別實(shí)踐了5分鐘。這樣做的結(jié)果就是我哪一種游泳技巧也沒(méi)學(xué)會(huì)，只學(xué)會(huì)了喝水。 當(dāng)一個(gè)初學(xué)者一開(kāi)始就陷入針對(duì)單個(gè)問(wèn)題的多種解決方法，而每一種方法的實(shí)踐又淺嘗輒止，在面對(duì)具體問(wèn)題時(shí)往往會(huì)手忙腳亂。
拿Pandas來(lái)說(shuō)，它的多種構(gòu)造方式，多種索引方式以及類(lèi)似效果的多種實(shí)現(xiàn)方法，很容易把初學(xué)者打入舉三反一的懵逼狀態(tài)。所以，盡量避開(kāi)這個(gè)坑也是我寫(xiě)Pandas基礎(chǔ)系列的初衷，希望通過(guò)梳理和精簡(jiǎn)知識(shí)點(diǎn)的方式，給需要的同學(xué)一些啟發(fā)。目前暫定整個(gè)基礎(chǔ)系列分為4篇，基礎(chǔ)篇過(guò)后便是有趣的實(shí)戰(zhàn)篇。
下面開(kāi)始進(jìn)入正題（我真是太嘮叨了）。
Pandas簡(jiǎn)介
江湖上流傳著這么一句話(huà)——分析不識(shí)潘大師（PANDAS），縱是老手也枉然。
Pandas是基于Numpy的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析工具，可以靈活高效的處理各種數(shù)據(jù)集，也是我們后期分析案例的神器。它提供了兩種類(lèi)型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分別是DataFrame和Series，我們可以簡(jiǎn)單粗暴的把DataFrame理解為Excel里面的一張表，而Series就是表中的某一列，后面學(xué)習(xí)和用到的所有Pandas騷操作，都是基于這些表和列進(jìn)行的操作（關(guān)于Pandas和Excel的形象關(guān)系，這里推薦我的好朋友張俊紅寫(xiě)的《對(duì)比EXCEL，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》)。
這里有一點(diǎn)需要強(qiáng)調(diào)，Pandas和Excel、SQL相比，只是調(diào)用和處理數(shù)據(jù)的方式變了， 核心都是對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理，在正式處理之前，更重要的是 謀定而后動(dòng)，明確分析的意義，理清分析思路之后再處理和分析數(shù)據(jù)，往往事半功倍。
創(chuàng)建、讀取和存儲(chǔ)
1、創(chuàng)建
在Pandas中我們想要構(gòu)造下面這一張表應(yīng)該如何操作呢？
重慶分公司
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