人工智能之数据分析 Pandas：第一章 简介和安装

人工智能之数据分析 Matplotlib

第一章 简介和安装

前言

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析和处理库，广泛用于数据清洗、探索、操作和分析。它建立在 NumPy 之上，提供了高效、灵活且易于使用的数据结构，特别适合处理结构化（表格型）数据。

📌 Pandas 的核心数据结构

1. Series

• 一维带标签的数组，可以保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数等）。
• 类似于带索引的一维 NumPy 数组。
• DataFrame
• 二维表格型数据结构，每一列可以是不同的数据类型。
• 类似于电子表格或 SQL 表，是 Pandas 中最常用的数据结构。

🛠️ 安装 Pandas

Pandas 可通过 pip 或 conda 安装：

使用 pip（推荐用于大多数 Python 环境）：

pip install pandas

使用 conda（适用于 Anaconda 或 Miniconda 用户）：

conda install pandas

💡 建议同时安装依赖库如 NumPy、Matplotlib（Pandas 通常会自动安装这些依赖）。

✅ 验证安装

安装完成后，可以在 Python 中导入并检查版本：

import pandas as pd
print(pd.__version__)

如果未报错并输出版本号（如 2.3.3），说明安装成功。

📚 简单示例

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [23, 35, 28],
    '城市': ['北京', '上海', '广州']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

后续

python过渡项目部分代码已经上传至gitee，后续会逐步更新。

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