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2.1-2.2pandas概述、安裝和導(dǎo)入學(xué)習(xí)內(nèi)容2.pandas的安裝和導(dǎo)入1.pandas概述2.1pandas概述pandas是一個(gè)快速、強(qiáng)大、靈活且易于使用的開源數(shù)據(jù)處理和操作工具，它構(gòu)建在Python編程語言之上，2008年由金融數(shù)據(jù)分析師WesMcKinney(韋斯·麥金尼)開發(fā)。自2015年以來，pandas成為NumFOCUS(專注于開源數(shù)據(jù)科學(xué)軟件的非營利基金會)贊助的項(xiàng)目，這為pandas成為世界級開源項(xiàng)目提供了有力保障。開發(fā)pandas的初衷是方便地進(jìn)行金融數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)在pandas的功能越來越豐富，應(yīng)用范圍也越來越廣，幾乎所有需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的地方它都可以派上用場。2.1pandas概述pandas的官網(wǎng)提供了詳細(xì)的學(xué)習(xí)文檔(PDF文件和HTML文件都有)2.1pandas概述pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理主要有以下亮點(diǎn):①讀?。簆andas提供了強(qiáng)大的文件讀取方法，可以非常方便地讀取TXT文件、CSV文件、Excel文件、SQL數(shù)據(jù)庫文件等。②清洗：數(shù)據(jù)集往往存在缺失值、重復(fù)值和異常值等，pandas提供了許多方便快捷的方法來處理這些缺失值、重復(fù)值和異常值等。③合并與拼接：pandas提供了強(qiáng)大的方法，可以很容易實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的合并與拼接。④結(jié)果展現(xiàn)：pandas與matplotlib搭配，不用復(fù)雜的代碼，就可以生成多種多樣的數(shù)據(jù)視圖。2.2pandas的安裝和導(dǎo)入pip安裝conda安裝1pipinstallpandas1condainstallpandas在Anaconda的命令行輸入“activatedataprocess”,激活上一章已經(jīng)創(chuàng)建的虛擬環(huán)境dataprocess，然后用conda命令安裝pandas：2.2pandas的安裝和導(dǎo)入啟動Jupyter

Lab，在dataprocess目錄下創(chuàng)建目錄U2，并新建一個(gè)Notebook文件test.ipynb。

測試pandas能否使用第1

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