歷時兩年，Datawhale開源項目“熊貓書”重磅出版！（文末贈送福利）

“告別痛苦，快樂學習pandas”是Datawhale社區(qū)和耿遠昊發(fā)起“Joyful pandas”開源項目的初衷。歷經(jīng)兩年的精心打磨，它終于要以熊貓書《pandas數(shù)據(jù)處理與分析》新面貌與大家見面啦。

本書作者耿遠昊正在威斯康星大學麥迪遜分校統(tǒng)計學攻讀碩士學位。他是Datawhale開源社區(qū)成員，“Joyful Pandas”開源項目作者。他也是pandas貢獻者，活躍于pandas開源社區(qū)，主要貢獻涉及漏洞修復、功能實現(xiàn)與性能優(yōu)化等方面，對pandas在數(shù)據(jù)處理與分析中的應用有豐富經(jīng)驗。

耿遠昊最初學習pandas時，也經(jīng)歷了一路坎坷。為了幫助更多人入門pandas，Datawhale發(fā)起Joyful Pandas開源項目。耿遠昊將自己的學習經(jīng)驗進行總結并分享，希望更多的人可以快樂學習pandas。

Pandas是Python數(shù)據(jù)分析的利器，也是各種數(shù)據(jù)建模的標準工具。pandas作為數(shù)據(jù)分析中的大紅人，被無數(shù)人喜愛，但也讓不少人苦惱無比——好用是非常好用，復雜也是真的復雜啊！

在學習pandas的時候，初學者可能會覺得無從下手：

pandas實在是太復雜，方法內容什么的太多了，用起來是真的惱人！

這就像第一次進菜市場，初學者只能茫然四顧，不知道自己要買的菜在哪兒，好不容易看到一個賣胡蘿卜的攤位，買完逛了半天才找到賣雞蛋的。滿頭大汗地把所有菜品買齊，擠出菜市場回頭再看一眼密密麻麻的人群和攤位，想著明天還要再來，便立馬感覺一陣痛苦。

耿遠昊對于這種痛苦非常感同身受。

他在華東師范大學讀本科的時候學的是統(tǒng)計學專業(yè)，當時不管是作業(yè)還是課程，都有大量的大型表格處理需求。雖然所有的需求幾乎都能用xlrd/xlwt和Python循環(huán)來解決，但也僅僅是能解決而已，因為處理速度很慢，代碼幾乎完全不能復用，每遇到新的任務就要重新寫一遍代碼，然后等它傻跑半天，解決問題效率很低，成本太高。

他也曾嘗試過學習pandas，但是因為學業(yè)繁忙，只能零星地學，效果很差。我們在前面說的那些問題，他也大多遇到過。pandas這個巨大而龐雜的工具包就像一頭立在路邊的大象，他感覺自己和一個盲人沒啥區(qū)別，摸到腿就是腿，摸到鼻子就是鼻子，根本不知道這大象到底長啥樣！

也正是因為函數(shù)多，參數(shù)更多，沒有一條比較清晰的學習路線，他開始只能東一榔頭西一斧子地學，感覺更混亂了。一旦程序報錯，他更加手足無措：因為不知道內部操作而難以修復；而且即使這次修復好了，下一次遇到同樣問題很有可能又忘了怎么解決。

他很是感慨，pandas令人頭痛！

好在事情在2019年的秋天出現(xiàn)了轉機。他偶然接觸到了Theodore Petrou寫的Pandas Cookbook一書，如獲至寶！在快速地學習了一遍之后，他發(fā)現(xiàn)自己之前迷迷糊糊搞不明白的概念似乎變得清晰了許多！這讓他學習pandas的痛苦減少了幾分。

很快，他又找到官方的用戶指南，一字一句地查看，通讀完成后在腦海里建立了主要知識點的宏觀概念。趁熱打鐵，他又拿起了pandas之父Wes McKinney的書Python for Data Analysis繼續(xù)學習，才結束了自己學習pandas的痛苦之旅。

雖然他的痛苦之旅結束了，但是還有更多的人將要或者已經(jīng)踏上了這段同樣難受的學習pandas的旅程。經(jīng)過一段時間的思考，他決定自己編寫一套關于pandas的教程，希望為有著相似痛苦體驗的人提供一些幫助，讓pandas的學習和使用變得更輕松。

為了保證教程的正確和權威，同時保證教程的好用和簡單，他結合Python for Data Analysis、Pandas Cookbook和pandas官方用戶指南，按照自己的切身體驗和學習思路，全面、完整地梳理了pandas的主線內容，編寫了一套關于pandas的教程——Joyful Pandas。

這個名字就很能體現(xiàn)他的怨念和愿景：原先學習使用pandas真的是極其痛苦（Painful），現(xiàn)在要結束這種痛苦，是時候使用這個新的教程讓pandas的學習過程變得快樂（Joyful）了！

作為一個快樂學習的教程，肯定不能像蜻蜓點水一樣淺嘗輒止，和霧里看花一樣啥都不說明白，那樣會更痛苦的。根據(jù)官方指南和兩本pandas權威著作，耿遠昊對pandas每個部分的核心概念和函數(shù)都做了重點介紹，并總結了函數(shù)之間的邏輯關系，建立了清晰的數(shù)據(jù)處理宏觀體系，讓人一目了然地就能看明白自己要學哪些內容。

Joyful Pandas教程分為10章，串成了一條非常明顯的學習路線：先學pandas基礎知識，然后學習如何使用索引、分組、變形、合并4個基礎操作，之后學習缺失數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、分類數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)4類關鍵數(shù)據(jù)。這些知識點是pandas的主線內容，在教程中被清晰地展示出來。跟著這條學習路線走，就能了解pandas的基礎概念與操作，掌握關鍵的數(shù)據(jù)類型，從而在實際使用中達到信手拈來的效果。

當然，想要達到“所寫所得即所想”的地步，實踐是必不可少的，光說不練假把式，只有自己身體力行地去做，才能真正得到快樂的學習體驗。教程里面有不少的練習題，并且附上了解答思路和方法，還有代碼實現(xiàn)也盡數(shù)提供，非常人性化。

2020年“Joyful Pandas”一經(jīng)開源推出，就在pandas領域引起了不小的轟動。很快該課程的有效性得到讀者們的認可，作為作者，耿遠昊常被邀請去高校、企業(yè)組織舉辦講座或直播。這個教程還被pandas官方增選為社區(qū)推薦教程，得到了官方的肯定。

他對于開源和分享精神是非常推崇的，一個人可以走得很快，一群人可以走得很遠，他鼓勵我們在學習過程中要多思考、多練習、多總結，同時要多分享、多交流、多協(xié)作，這樣才能夠更好地暢游數(shù)據(jù)科學的世界。

Joyful Pandas教程得到了非常多讀者的喜愛，很多讀者不再滿足于單純的線上教程模式，還希望它能夠有紙質版，可以隨時拿來閱讀。

他肯定要滿足大家的期盼。

他和編輯長時間、多次對圖書稿件進行修改，最終稿也終于定下來，圖書馬上就能與我們見面了。

圖書里面有著上千段短小精悍的代碼，輸入輸出成對出現(xiàn)，非常直觀地展示了當前知識點的作用，我們一眼就能看清楚。

對于關鍵的內容，或者需要補充和深入解讀的部分，書中都進行了注解。

在章節(jié)內容初步學習完之后，緊跟著的是練一練欄目，我們能夠把剛學的知識點做一個簡單快速的回顧。

加上新增的習題內容，從整體上連成一條線，把章節(jié)內容串在一起，從看到學，從理解到實踐，達到融會貫通的效果。

當然，只出題不給答案是耍流氓。書中所有的練一練、習題的解答和代碼實現(xiàn)，都有配套的資源，直接在異步社區(qū)《pandas數(shù)據(jù)處理與分析》圖書頁面就能獲取，或者在GitHub上“datawhalechina/joyful-pandas”項目中下載。

他一直貫徹著“快樂學習”的理念，所以在寫書的同時也關注著讀者的定位——讀者不需要熟悉數(shù)據(jù)科學或者數(shù)據(jù)分析，甚至不需要熟練使用Python，只要具備基本的語法知識就好了！完全的零基礎可用！當然，對pandas有一定的基礎，并且想要系統(tǒng)學習數(shù)據(jù)處理與分析方法的讀者，也能從中獲益，鞏固和拓展自己的相關知識。

成書之后，可以預見的是會有更多的人告別痛苦的pandas學習，轉而投入快樂學習pandas的懷抱。

pandas的知識體系對新人來說過于龐雜，學習成本和難度極大，盡管有官方指南和不少權威圖書，但它們可能并不適合初學者。

耿遠昊以自己的親身體驗出發(fā)而寫的《pandas數(shù)據(jù)處理與分析》，其實就是許多初學者想要的：對龐雜的pandas知識體系進行剖析和梳理，找出一條由淺入深的學習路線，找出關鍵的函數(shù)方法，通過理論和實踐的有效結合，幫助自己輕松地學習pandas。

很多東西只有以相似的視角，才能得到感同身受的內容，學習是如此，寫書同樣是如此。