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使用 pandas 进行数据处理
基础技能水平
更新时间 2026年4月
PythonData Manipulation4小时 - 6小时4,850 XP550K+成就证明
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使用 pandas 探索数据处理
通过这门课程，你将了解为什么 pandas 是世界上最受欢迎的 Python 库，它可用于从数据处理到数据分析的各种任务。 你将学习如何操作 DataFrame，在分析过程中提取、筛选并转换真实世界的数据集。借助 pandas，你将探索所有核心数据科学概念。 使用真实世界的数据，包括沃尔玛销售数据和全球温度时间序列，您将学习如何导入、清洗、计算统计数据并创建可视化——使用 pandas 为 Python 增添更强大的能力。
使用 pandas 数据探索数据科学核心概念
你将从掌握 pandas 基础开始，包括如何检查 DataFrame 以及进行一些基本操作。 你还将学习如何聚合 DataFrame，然后再继续学习切片和索引。你将通过学习如何可视化 DataFrame 的内容来完成这门课程，并使用一个包含美国牛油果每周销售数据的数据集。
学习操作 DataFrame
完成这门 pandas 课程后，你将了解如何使用这个 Python 库进行数据处理。 你将了解 DataFrame 及其使用方法，并能够在 Python 中可视化你的数据。先决条件
Intermediate Python1
数据聚合
汇总值
您将学习如何通过计算总和、平均值和计数等关键统计指标来汇总数据，从而能够从原始数据中提取有意义的见解。
单个分组列
你将学习如何按类别拆解汇总统计数据，从而能够比较不同群体之间的指标并发现数据中的规律。
多个分组列
你将学习如何同时从多个维度分析数据，通过将汇总信息同时按多个类别进行拆解，从而发现更细微的数据模式。
2
数据转换
基础转换
您将学会通过组合和计算现有数据的值来创建新列，从而推导出原始数据集中未包含的比率和其他指标。
复杂转换
您将学习处理多步计算并计算总额百分比，从而能够构建基于中间结果的复杂指标。
3
数据筛选
基础筛选
你将学习如何根据条件从数据中提取特定行，使你能够专注于分析相关的子集，并处理缺失值和文本模式。
多个条件
你将学习如何通过结合 AND 和 OR 逻辑，同时使用多个标准过滤数据，从而精确地提取所需的行。
复杂筛选
你将学习通过将条件拆分为独立的列来简化复杂的筛选，并学会提取筛选结果的反面，从而使你的分析更加透明且易于验证。
4
条件运算
条件转换
您将学习如何根据特定条件应用不同的计算，从而实现数值标准化、数据分类并处理数据中的各种场景。
条件聚合
你将学习如何计算仅包含符合特定条件的数值的汇总数据，从而让你能够计算更精细的指标，例如在每个分组内计算“仅针对延误航班的平均值”。
使用 pandas 进行数据处理
课程完成 加入超过19百万学习者，今天就开始使用 pandas 进行数据处理！
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