准备好深入 Pandas 数据分析世界了吗？选择“魔兽英雄”或“城市学校”挑战，应用你的 Pandas 技能解决真实数据难题。创建一个新的 GitHub 仓库，命名为“pandas-challenge”，并在本地克隆。根据你选择的挑战创建“魔兽英雄”或“城市学校”文件夹，并在其中创建 Jupyter Notebook 进行分析。完成后，将更改推送到 GitHub。

熊猫任务-深入了解Python Pandas并将其应用于新场景！在这个任务中，您将选择并完成两个数据挑战之一，确保每个挑战都得到充分的关注。创建名为pandas-challenge的新存储库，并按要求将其克隆到本地计算机。根据您选择的挑战（HeroesOfPymoli或PyCitySchools），在本地存储库中创建相应的目录，并添加您的Jupyter笔记本以进行主要分析。完成所有更改后，将其推送到GitHub或GitLab。选项1：Pymoli英雄，祝贺您在数据挖掘矿山中的成就！

在Pymoli数据挖掘任务中，您将面临两项数据挑战，您可以选择其中之一。在本地存储库中创建相应的目录，并将其推送到GitHub或GitLab。

本项目包含两个可选的数据分析挑战，考验您对 Python Pandas 的理解和应用能力。请从“Pymoli 英雄”和“城市学校分析”中选择一项挑战完成。 项目结构:* 为项目创建一个新的代码仓库，命名为“pandas-challenge”。* 在本地仓库中创建对应挑战名称的文件夹（“HeroesOfPymoli” 或 “PyCitySchools”）。* 在文件夹中创建 Jupyter Notebook 文件，作为分析脚本。* 将所有更改上传至 GitHub 或 GitLab。 挑战选项:1. Pymoli 英雄: 分析游戏玩家数据，例如玩家数量、热门商品、消费趋势等，并提供洞察。2. 城市学校分析: 分析学校和学生数据，评估学校表现、预算分配策略等，并撰写报告。 请选择您感兴趣的挑战，深入研究数据，并运用 Pandas 技能进行分析。

恭喜！在深入挖掘数据后，您获得了一家独立游戏公司首席分析师的职位。您的任务是分析最新幻想游戏《Pymoli英雄》的购买数据。该游戏与其他同类游戏一样，是免费的，但鼓励玩家购买可选物品以增强游戏体验。作为首要任务，公司要求您生成一份报告，从购买数据中提炼出有意义的见解。报告内容包括玩家人数、总购买次数、采购分析（总计）、独特商品数量、平均购买价格、总购买数量、总收入、性别人口统计、男性玩家百分比及数量、女性玩家百分比及数量、其他/未公开的百分比及数量、采购分析（性别）、每人平均购买数量、年龄人口统计、各年龄段购买数量、平均购买价格、总购买价值以及最高支出者。

初学者可以通过这份指南快速了解 Pandas 的强大功能。涵盖内容包括： Pandas 速成指南 Pandas 秘笈 进阶 Pandas

Pandas库是Python数据分析和处理的强大工具。它提供了各种功能，包括数据结构、数据操作、数据清洗和可视化。Pandas库以其使用方便、灵活且高效而闻名。使用Pandas库时，通常遵循以下步骤：1. 导入库：import pandas as pd2. 创建DataFrame：DataFrame是Pandas库中存储和操作数据的核心数据结构。3. 数据操作：可以使用各种方法对数据进行操作，包括筛选、排序、合并和聚合。4. 数据可视化：Pandas库提供了方便的数据可视化功能，包括绘图和图表。

这份 Notebook 提供了丰富的 Python Pandas 函数库应用实例，助你提升数据处理和分析技能。

pandas使用指南，适合初学者快速了解pandas的基本功能。官方文档提供了详细的教程和秘籍，包括十分钟入门pandas和高级技巧。