0.课程介绍

1.1 学习Pandas前置知识点

1.2 pandas是什么？

1.3 为什么选择pandas

1.4 课后练习

2.1.1 使用pip安装pandas等库

2.1.2 安装IPython

2.2 环境方案2：安装Anaconda

2.3 开发工具

2.4 课后练习

3.1 Pandas数据结构概述

3.2 理解Series数据结构

3.3 创建Series对象

3.4.1 Series标签与位置区别

3.4.2 通过下标访问Series数据

3.4.3 通过切片访问Series数据

3.4.4 通过布尔数组访问Series数据

3.4.5 通过花式下标访问Series数据

3.5 课后练习

4.1 理解DataFrame数据结构

4.2 创建DataFrame对象

4.3 DataFrame标签与位置区别

4.4.1 单个标签下标访问DataFrame列

4.4.2 多个标签下标访问DataFrame列

4.5.1 通过切片访问DataFrame行

4.5.2 通过布尔数组访问DataFrame行

4.5.3 通过query方法访问DataFrame行

4.5.4 通过head和tail方法访问DataFrame行

4.6.1 使用DataFrame存取器loc

4.6.2 使用DataFrame存取器iloc[]

4.6.3 使用DataFrame存取器at[]和iat[]

4.7.1 DataFrame行添加

4.7.2 DataFrame行删除

4.8.1 DataFrame列添加

4.8.2 DataFrame列删除

4.9 更改列标题

4.10 课后练习

5.1.1 一级索引Index对象

5.1.2 创建Index对象

5.1.3 重建索引

5.2.1 创建多级索引对象

5.2.2 多级索引行列转换

5.2.3 多级索引数据存取

5.3 课后练习

6.1.1 读取Excel文件数据

6.1.2 示例：从Excel文件读取全国总人口数据

6.1.3 写入数据到Excel文件

6.1.4 示例：写入水果数据到Excel文件

6.2.1 读取CSV文件数据

6.2.2 示例：从CSV文件读取全国总人口数据

6.2.3 写入数据到CSV文件

6.2.4 示例：写入水果数据到CSV文件

6.3 课后练习

7.1.1 使用算术运算符

7.1.2 使用算术运方法

7.2 描述性统计方法

7.3.1 函数应用apply方法

7.3.2 函数应用applymap方法

7.3.3 函数应用map方法

7.4.1 通过标签排序

7.4.2 通过元素值排序

7.5 课后练习

8.1 获取贵州茅台股票历史数据

8.2 获得特定时间段股票数据

8.3 查询时间段内**【成交量】日期

8.4 将股票信息中【日期】字符串转换为日期类型

8.5 请按照【成交金额】排序

8.6 绘制股票【成交量】折线图