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Python数据分析的核心：Pandas库详解与应用 PDF 下蝲
相关截图�Q?/strong>
 主要内容�Q?/strong>
Pandas �?nbsp;Python 中一个强大的数据分析和处理库�Q�它提供了高效的数据�l�构和数据分析工
��P��特别适用于处理结构化数据�Q�如表格型数据（�c�M���?nbsp;Excel 表格�Q�。本文将详细介绍 Pandas
库的基本概念、功能、安装方法以及如何��用它�q�行数据操作和分析，�q�提供详�l�的代码�C?/span>
例�?/span>
## Pandas 库简�?/span>
Pandas 最初由 AQR Capital Management �?nbsp;2008 �q?nbsp;4 月开发，�q�于 2009 �q�底开源出来，�?/span>
时由专注�?nbsp;Python 数据包开发的 PyData 开发团队���l�开发和�l�护�Q�属�?nbsp;PyData ��目的一
部分�?/span>Pandas 最初被作�ؓ金融数据分析工具而开发出来，因此�Q?/span>Pandas 为时间序列分析提
供了很好的支持�?/span>
## 安装 Pandas
在开始���?nbsp;Pandas 之前�Q�首先需要安装它。可以通过以下命��o在终端或命��o行中安装 Pandas�Q?/span>
```bash
pip install pandas
```
安装成功后，我们���可以导�?nbsp;pandas 包��用：
```python
import pandas as pd
```
## Pandas 的核心数据结�?/span>
Pandas 的主要数据结构是 Series�Q�一�l�数据）�?nbsp;DataFrame�Q�二�l�数据）�?/span>
### Series
Series 是一�U�类��g��一�l�数�l�的对象�Q�它�׃���l�数据（各种 NumPy 数据�c�d���Q�以及一�l�与
之相关的数据标签�Q�即索引�Q�组成�?/span>
```python
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s)
```
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苏公�|�安�?32061202001004�?/p>
