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如何最简单、通俗地理解Python的pandas库？ - 知乎
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学深度学习前有必要学pandas和SQL吗？ - 知乎
pandas 通常处理表格文件， SQL 主要用来处理数据库的增删改查操作，二者是用于数据的处理。一般来说做深度学习前数据的读取和处理是必要步骤，但类似处理的python包很多，pandas和SQL并不是唯一选择，使用哪个需要看具体任务的数据形式以及你需要做什么处理。
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如何在 Pandas 中遍历 DataFrame 的行? - 知乎
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如何在 Pandas DataFrame 中添加一行？ - 知乎
前面的回答已经很全面了，concat，df loc 都可以做到往 DataFrame 中添加一行，但这里会有性能的陷阱。举个例子，我们要构造一个10000行的 DataFrame，我们的 DataFrame 最终长这样
如何将 Python 字典转换为 Pandas DataFrame？ - 知乎
1 将字典转换为 Pandas DataFame 的方法 Pandas 的 DataFrame 构造函数 pd DataFrame() 如果将字典的 items 作为构造函数的参数而不是字典本身，则将字典转换为 dataframe。
Python Pandas如何处理百亿行，数十列的数据？ - 知乎
后来出现了Polars，提供了类似Pandas的结构和功能，Polars对CPU的利用更彻底，可以进行并行处理，而且支持惰性计算，性能可达Pandas速度的10倍之多，这样就大大加快了数据处理的速度。
深入浅出，Pandas 最强快速入门教程
Pandas由Wes McKinney于2008年开发。 McKinney当时在纽约的一家金融服务机构工作，金融数据分析需要一个健壮和超快速的数据分析工具，于是他就开发出了Pandas。 Pandas的命名跟熊猫无关，而是来自计量经济学中的术语“面板数据”（Panel data）。
pandas和sql有哪些差别，pandas比sql好在哪些地方？ - 知乎
pandas和sql有哪些差别，pandas比sql好在哪些地方？最近在学习numpy和pandas的过程中，发现其实SQL编写更精准更简洁，那numpy和pandas这些标准库的优势在哪呢？

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