沈老师一直强调要同学们认真打好基础，更要经常总结自己在学习过程中的心得体会。这篇关于Pandas的闲聊就属于基本功类型的文章，近期公号推送的文章也将会是类似风格，力图尽可能详尽地梳理一款或几款工具的用法与使用心得。不积小流无以成江海，只有注重汇聚点滴才能在面对复杂问题时淡定自若。因为在数据科学中，多数复杂问题都可以拆解为一个个小问题，细化到各个知识点上，这也是结构化思维的一种体现。在科学计算领域中，如果要使用Python，那么肯定离不开三件套：NumPy，SciPy，Pandas。近期在原基础上又花了一些时间来深入学习Pandas，其实是因为它比Excel更全能，适合处理大量的数据，如果代码构成合理，方法适宜，基本不存在卡顿，这就是我使用Pandas的初衷。我认为，Pandas比NumPy和SciPy简单一些，可以先学习Pandas，然后根据工作中遇到的实际问题去涉足另外两个库。Pandas在NumPy和SciPy的数据操作功能之上集合了更多高级的数据操作功能，就像体操全能运动员：基本统计、高级统计、透视表、时间序列什么的处理起来都很得心应手，而且学习成本比较低，ROI比较高，特别是对于熟悉结构化数据库和Excel的同学来说，Pandas的命令会令你觉得亲切。Pandas的函数特别多，所以这篇闲聊集中
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