使用Pandas数年之久了，从最早的0.17版本开始接触Pandas，到现在0.25版本，踩过不少坑，面对各种稀奇古怪的bug抓耳挠腮。每每想要解决bug，或者想要实现一个特定的数据操作需求，首先想到的都是查查stackoverflow上的问答帖，查不到了再去看看官方的API文档。如此，虽积数年之功，但脑袋里仍然只有一些只言片语，杂乱无章，不成体系。甚至今天才忽然意识到，官方文档都没有怎么仔细读过，一直是用到哪查到哪。不能说这种做法错了，但是永远只能停留在Pandas大门口，能勉强做点数据处理吧，成功与否有点全靠运气+试错的意思。
这样肯定是很糟糕的，到最后只能落得一知半解。于是赶紧开个系列，逼迫自己去研究Pandas，梳理清楚平常用的那些方法到底好在哪里，坏在哪里，效率如何，常见的那些Bug又当如何妥善处置。
总之，希望这个系列能写得完，能写得好，能写得言之有物。如果你也在用Pandas，欢迎关注这个系列。
这个系列的文章对读者的预备知识作如下假设：
- 有Python编程基础，熟悉Python中常见的数据类型（int,float,str）和常用的数据结构（list,dict,tuple,set）
- 有一定的pandas基础，使用过pandas处理数据
- 熟悉SQL语法，因为Pandas中有很多操作其实是借鉴了SQL的思想
如果以上都没有，可以适当先学一点再看这里的文章，能相对减轻理解上的压力。