pandas是Python数据科学生态中一个核心的第三方库，使用pandas，我们能够快捷解决现实中各类与数据相关的问题。本章节主要内容包括Pandas基础，DataFrame基本操作；创建和保留DataFrame，时间序列分析等等内容。并且提供相应的示例、代码，以帮助大家进一步理解相关方案的实现过程。
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 章节2 Pandas基本使用 | 33：Pandas的介绍 34：Pandas数据结构_Series的使用 35：Pandas数据结构_DataFrame的使用 36：Pandas读取数据_Excel文件 37：Pandas读取数据_CSV文件 38：Pandas读取数据_txt文件 39：Pandas读取数据_数据库数据 40：Pandas保存数据_外部文件 41：Pandas保存数据_数据库 42：快速了解数据 43：列的操作_修改列名 44：列的操作_获取列数据与删除列 45：列的操作_获取增加列数据 46：列的操作_获取增加列数据2 47：数据类型转_基本使用 48：索引操作_建立索引 49：索引操作_设置索引 50：索引操作_还原索引列 51：索引操作_索引的类型 52：索引操作_索引的修改 53：索引操作_更新索引 54：Series数据的获取 55：DataFrame数据的获取 56：isin方法的使用 57：query方法的使用 58：数据排序_索引 59：数据排序_数据值 60：修改数据值_指定的值 61：修改数据值_批量修改值 62：虚拟变量的创建 63：变量值的分箱 64：变量值的分组 65：分组数据的汇总 66：数据长宽格式的转换 67：数据的合并 68：数据的拼接 69：了解缺失值 70：填充缺失值 71：删除缺失值 72：删除重复的数据 73：日期时间类型 74：时间类型的转换 75：时间索引的使用 76：时间序列的使用 77：数据的特征探索 78：数据的探索_透视表 79：数据的探索_交叉表 80：图表的基本使用 81：折线图与区域图 82：条形图的使用 83：直方图的使用 84：饼图的使用 85：箱图的使用 86：散点图的使用 87：优化Pandas的说明 88：查看效率的时间工具 89：处理大数据文件的方案 90：代码优化_避免循环 91：eval函数的使用 |
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