下面给出 “pandas初学者容易犯的六个错误总结” 的完整攻略：
1. 使用Python内置的方法来读取数据
在使用pandas读取数据时，千万不要使用Python内置的文件读取方法，例如open()、read()等。正确的方法是使用pandas提供的专门读取数据的方法，比如read_csv()、read_excel()等。这些方法能够自动解析数据格式，并创建一个pandas DataFrame。
示例代码：
# 错误代码：使用Python内置方法读取csv文件
with open('data.csv', 'r') as f:
data = f.read()
# 正确代码：使用pandas的read_csv()方法读取csv文件
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
2. 忘记了设置索引
在pandas中，一个DataFrame必须有一个索引，否则将无法进行正确的数据索引、切片等操作。如果读取数据时忘记了设置索引，会导致后续数据操作困难。
示例代码：
# 错误代码：读取数据时忘记设置索引
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
正确的代码应该设置index_col参数来指定某列作为索引，比如：
# 正确代码：读取数据时设置列'timestamp'作为索引
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='timestamp')
3. 直接修改原始数据
在pandas中，原始数据是不可变的，我们应该在使用DataFrame时创建一个副本，对副本进行修改操作，并且在需要的时候将修改后的数据写回原始数据。
示例代码：
# 错误代码：直接修改原始数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data['price'] = data['price'] * 2 # 直接修改price列
# 正确代码：创建副本并修改副本
data_copy = data.copy() # 创建副本
data_copy['price'] = data_copy['price'] * 2 # 修改副本
# 将修改后的数据写回原始数据
data['price'] = data_copy['price']
4. 不清楚数据类型
在pandas中，我们应该清楚数据的类型，以便进行正确的数据操作。如果不清楚数据类型，可能会导致难以发现错误或产生错误的操作结果。
示例代码：
# 错误代码：不清楚数据类型
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
mean_value = sum(data['price']) / len(data) # 错误的平均值计算方法
# 正确代码：清楚数据类型
data = pd.read_csv('data.csv', dtype={'price': float})
mean_value = data['price'].mean() # 正确的平均值计算方法
5. 忘记了删除重复的数据
在数据清洗过程中，我们应该删除重复的数据，否则会导致数据的严重偏差。
示例代码：
# 错误代码：忘记删除重复的数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
unique_data = data.drop_duplicates() # 收到删除重复行的方法
# 正确代码：删除重复的数据
data = pd.read_csv('data.csv')
unique_data = data.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复行并将结果写回原始数据
6. 不熟悉数据统计方法
在数据分析中，我们需要使用数据统计方法进行数据处理。如果不熟悉这些方法，可能会导致错误的数据操作结果。
示例代码：
# 错误代码：错误的数据统计方法
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data['price'].sum() # 错误统计方法：计算总值
# 正确代码：深入学习数据统计方法
data = pd.read_csv('data.csv')
data['price'].mean() # 使用mean()方法计算均值
data['price'].median() # 使用median()方法计算中位数
data['price'].value_counts() # 使用value_counts()方法统计各个值的个数
以上就是 “pandas初学者容易犯的六个错误总结” 的攻略。希望可以对你的学习有所帮助。