pandas作为Python的一个强大扩展库，被很多人称为数据分析界的“瑞士军刀”。

然而，它也被不少学习者诟病：语法很乱！API太多！

有没有什么好办法能够快速上手呢？

为此，有网友在知乎提出这样的问题：

该问题引起了不少网友的共鸣，很多人也提供了自己上手pandas的方法。

为啥这么乱？

首先来看，大家都吐槽pandas用起来感觉很混乱，那为什么会这样？

针对这个问题，来自中科院大学的@李丁表示，由于Pandas等Python的科学计算包都是

“一帮学术界人士搞的”，主要是模仿R语言，又没有模仿到R的灵活语法。最后就是只做

到了功能全面能用就行，没有关注好不好用等其他代码工程素养问题。

结果就是虽然它很乱，但是迫于它的“地位”，很多人还是不得不使用它。那大家都是如何上手的呢？

“磨刀不误砍柴工”

纵观整个回答，大部分人的思路都是先整体过一遍，脑子里留个印象，到用的时候再去细查！

但是很多东西一遍根本就记不住，查的时候可能都不知道有某个功能，更有人吐槽即使已经用了很久pandas，再用还是需要一遍遍再查官方文档。

于是，为了提升查询效率，在初入门时就把各种语法和相关类整理一下非常重要，此所谓“磨刀不误砍柴工”。

下面是GiHub上一个获星1.3k的“磨刀”成果：

每一条目录下都有全面的细化总结，包括示例代码：

作者是来自阿里巴巴的技术专家。

也有知友更加细化，总结了75个数据分析打工人的Pandas高频操作：

每一条都说明了具体用法：

‍实在忍不了试试别的工具

学习计算机，看书是避免不了，除了pandas作者的那本《利用Python进行数据分析》（第2版），还有人强烈推荐《Python数据分析：活用pandas库》，不过也是不用全部看完，随用随查就行。

‍亚马逊书评也不错：

这本书比我读过的其他介绍Pandas的书好很多，别的书也不错，但这本书更简明扼要。作者先介绍方法，接着给出示例，然后继续推进，非常适合学习。

官方文档一直被吐槽乱，但是官方网站升级以后的文档比之前好了一些，该查询该学习的时候还是得使用它。

剩下的就是在实践中一次次加深各种用法的记忆了！

当然了，也有一些人推荐直接改用matlab、mathematica，或者效率更高（但比较小众）的julia。

以及DaPy，一个专门针对pandas数据结构严格和api过多等问题的Python数据分析框架，轻量且具有易用性。

你又是如何上手混乱的pandas呢？

“