在学习 Pandas 的过程中，整理了一份学习图谱，希望也能够帮助到同样想入门 pandas 的同学。
Pandas 是基于 Numpy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas 提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法，是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
构建和处理两个或更多个维数组是一项繁琐的任务，用户在编写函数时要考虑数据集的方向。 但是使用Pandas数据结构，减少了用户的思考。例如，使用表格数据(DataFrame)，在语义上更有用于考虑索引(行)和列，而不是轴0和轴1。
Pandas 两个重要的数据结构，Seriers 和 DataFrame，多个 Seriers 组成了 DataFrame，就像 ndArray 一样，是我们使用 pandas 操作数据的基本数据结构。我们在掌握了 Pandas 的数据之后，重点关注各种数据分析的方法，以工具的角度来学习 Pandas，将常用的方法整理出来，后面用到时查找即可。
