上来就丢教程和资料，其实是把路带偏了！找到学习Pandas的方法比找教程重要的多！现在无论是学习Python还是Pandas，最大的问题不是没有资料，而恰恰是太多资料和教程，让人抓不住头绪。
很多凭着兴趣入坑的同学（当年的我），能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
理解不够，实践不够是两条老牌的拦路虎，只能靠投入更多精力来克服，还有一个非常有意思且经常被忽视的因素——陷入举三反一的懵逼状态。
举个例子：假如我是个旱鸭子，想去学游泳，教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作，扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟，接着马上给我讲解了蝶泳，又是划拉了5分钟，然后又硬塞给我潜泳的姿势，依然是划拉5分钟。最后，教练一下子把我丢进踩不到底的泳池，给我呐喊助威。
作为一个还没入门的旱鸭子，教练倾囊授了我3种游泳技巧，让我分别实践了5分钟。这样做的结果就是我哪一种游泳技巧也没学会，只学会了喝水。当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法，而每一种方法的实践又浅尝辄止，在面对具体问题时往往会手忙脚乱。
拿Pandas来说，它的多种构造方式，多种索引方式以及类似效果的多种实现方法，很容易把初学者打入举三反一的懵逼状态，导致不少同学在实践中痛苦挣扎，甚至重新捡起Excel。
痛定思痛，我结合自己踩过的坑，写了一个Pandas基础系列（4篇，由浅入深），通过梳理和精简知识点的方式，避掉初学所遇到的坑，同时，还更新了3个实战案例，并会附上数据集和每一步操作代码，以最大限度的提供知行合一的实战场景。让新入坑的同学，跟着撸完之后，彻底上手Pandas，同时还收获一些数据分析思维。
所有文章、数据集和代码都首发于公众号“数据不吹牛”，下面是对教程的一个整理：
Python数据分析之Pandas——基础篇
Python数据分析之Pandas——实战篇
还有更多数分案例，仍在持续更新ing />
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