当今最热的职业是数据科学，数据科学领域应用最广泛的编程语言是python，python这么火的原因就是其有一个功能强大的数据科学库：pandas。
然而，作为一名数据科学行业从业者，即使在pandas中浸淫日久，我常常还需要去查询官方文档，这严重影响了我的工作效率；甚至有时候迫不得已还得写循环操作，非常不pandas，这我忍不了，所以我觉得我得做点什么。
经过多次通读官方文档后，我认为问题根因在于：
- 官方文档组织杂而乱，知识框架不够精炼一致；
- 面面俱到，高价值信息被为了完整性而稀释；
- 文档更新不及时，API功能有时与文档描述不符。
与此同时，我也通读了国内外各种pandas教程，不过总体而言这些教程多数浅尝辄止，不够实用。所以，我决定编写一套pandas教程，提高自己能力的同时，也能帮助大家少走弯路。
这套教程编写的核心原则是：
- 首重知识体系逻辑，没有组织、不成体系的信息是无效信息，很难记住和使用；
- 知识粒度大小适中，即不流于表面也不深入过多细节;
- 示例精炼短小（能看出操作效果），方便手打练习；
- 在示例位置都会注上解释，辅助理解。