還記得剛開始接觸 Pandas 的時(shí)候，沒有找到比較系統(tǒng)的教程，印象最深的是看過別人翻譯的官方教程《 10 Minutes to Pandas 》，遇到不懂的地方就去官網(wǎng)查查 API，后來在工作中不斷地使用和總結(jié)，才感覺慢慢地掌握了 pandas 的用法，可以滿足日常工作的各種需求。

回過頭來看，對(duì)于有一定 Python 基礎(chǔ)的人來說，掌握 Pandas 的使用并不是一件難事，最重要的是：開始在學(xué)習(xí)和工作中動(dòng)手使用 Pandas，開始在學(xué)習(xí)和工作中動(dòng)手使用 Pandas，開始在學(xué)習(xí)和工作中動(dòng)手使用 Pandas，重要的事情說三遍 !!!

本教程將結(jié)合 《利用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》這本書 和 Pandas 官網(wǎng)文檔，嘗試用一種輕松愉快的方式對(duì) Pandas 的使用方法進(jìn)行講解，通過案例來學(xué)習(xí) Pandas 而不是一頭扎進(jìn) Pandas 讓人眼花撩亂的各種 API 中，是我覺得最直接有效的方式。當(dāng)然，真正的高手，是沉得下心去仔細(xì)閱讀英文官方文檔的，這一點(diǎn)是毋庸置疑的。

于是乎，我用爬蟲抓取了豆瓣電影分類排行榜的部分?jǐn)?shù)據(jù)作為案例分析數(shù)據(jù)，json 格式的數(shù)據(jù)長這個(gè)樣子：

然后，制定了一個(gè)看起來很引人注目的大綱：

接下來，我會(huì)按照大綱逐個(gè)進(jìn)行講解，讓你輕松掌握 Pandas。

下一節(jié)：Pandas 教程——篩選讓你動(dòng)心的電影(1)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas官方文档_电影数据轻松学习 Pandas的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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