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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 Pandas

第一章 简介和安装


文章目录

  • 人工智能之数据分析 Pandas
  • 前言
  • 📌 Pandas 的核心数据结构
  • 🛠️ 安装 Pandas
    • 使用 pip(推荐用于大多数 Python 环境):
    • 使用 conda(适用于 Anaconda 或 Miniconda 用户):
  • ✅ 验证安装
  • 📚 简单示例
  • 后续
  • 资料

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

  • 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。

    资料

    公众号:咚咚王

    《Python编程:从入门到实践》 《利用Python进行数据分析》 《算法导论中文第三版》 《概率论与数理统计(第四版) (盛骤) 》 《程序员的数学》 《线性代数应该这样学第3版》 《微积分和数学分析引论》 《(西瓜书)周志华-机器学习》 《TensorFlow机器学习实战指南》 《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》 《模式识别(第四版)》 《深度学习 deep learning》伊恩·古德费洛著 花书 《Python深度学习第二版(中文版)【纯文本】 (登封大数据 (Francois Choliet)) (Z-Library)》 《深入浅出神经网络与深度学习+(迈克尔·尼尔森(Michael+Nielsen)》 《自然语言处理综论 第2版》 《Natural-Language-Processing-with-PyTorch》 《计算机视觉-算法与应用(中文版)》 《Learning OpenCV 4》 《AIGC:智能创作时代》杜雨+&+张孜铭 《AIGC原理与实践:零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》 《从零构建大语言模型(中文版)》 《实战AI大模型》 《AI 3.0》

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