您好，我是沧沧凉凉，是一名前端开发者，目前在掘金、知乎以及个人博客上同步发表一些学习前端时遇到的趣事和知识，欢迎关注。

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比起numpy来说，pandas才是最为常用的数据分析库，因为numpy主要是针对数组类型的数据，而pandas在numpy的基础上，还增加了字典类型的数据处理，也就是说你可以随时从数据库中将数据提取出来，然后通过pandas来进行分析处理。

为什么要学习pandas，当然是因为pandas在数据分析中是一个非常有名的库，而数据分析又是机器学习的一环，说到机器学习，就是一个非常大的领域了，当然，无论是数据分析还是机器学习，都离不开一个东西：数据。而数据的获取又离不开爬虫，而爬虫爬取到的数据应该保存到哪儿呢？除了保存到本地外还可以保存到数据库，那么数据库应该怎么进行安装呢？这又涉及到服务器（Linux）的知识。

这环环相扣就带来了大量的需要学习的内容，所以学习就像一个气球，当你学的东西越多，你就会发现你不知道的东西就越多。

pandas的功能非常的多，我也只能从我的学习之路来讲起。

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之前的爬虫学完了后，我们就可以开始用pandas处理一些数据了，既然要学习pandas那么我们就需要准备一些数据，这里就直接获取豆瓣的数据好了。

相信学习过前端的朋友应该都熟悉ajax请求，也就是网页内容动态加载，即在页面不进行刷新的情况下，从后端获取数据，从而展示到前端上。

首先我们打开豆瓣的电影界面：https://movie.douban.com/。然后按F12打开控制台：

右键

好，我们就获取到了50条数据。

那么接下来我们要使用pandas实现几种需求：

1. 按照评分排序。
2. 统计各个评分对应的电影个数。
3. 提取评分前10的数据，将它保存为excal。