使用pandas进行聚类时，需要注意一些细节，下面给出一个使用pandas进行聚类的完整攻略：

1. 准备数据

在进行聚类之前，需要准备好数据，并将其转换为pandas的DataFrame格式。数据可以来自各种来源，例如本地文件、数据库或API等。这里以加载本地csv文件为例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 数据预处理

在进行聚类之前，需要对数据进行预处理。通常需要进行以下操作：

• 数据清洗：去掉重复值、缺失值、异常值等。
• 特征选择：如果数据中包含大量的特征，需要选择有用的特征进行聚类。
• 数据标准化：将数据按照一定规则进行缩放，例如将所有数据缩放到0-1之间。

这里以数据标准化为例：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

3. 聚类

在对数据进行预处理后，即可进行聚类。通常需要选择合适的聚类算法，并根据算法要求指定聚类数量等参数。这里以KMeans算法为例：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters = kmeans.fit_predict(data_scaled)

4. 结果分析

聚类完成后，需要对结果进行分析和可视化。可以使用pandas和matplotlib等库进行结果分析和可视化。

以下给出两个示例：

示例1：结果可视化

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(data_scaled[:, 0], data_scaled[:, 1], c=clusters)
plt.show()

上述代码将会绘制出被分类的点的 2D 散点图。其中，横轴和纵轴表示标准化数据的第一和第二个特征；颜色表示被分类的类别。输出的图形可以帮助我们快速判断分类效果。

示例2：结果分析

data['cluster'] = clusters
data.groupby('cluster').mean()

上述代码将会对分类后的聚类中心和对象进行可观的结果分析。通过数据分析，用户可以从多个层面得到数据分类的解释，并对其模型进行一个反思。