人工智能之数据分析 Pandas
第一章 简介和安装
文章目录
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）：
bash
pip install pandas使用 conda（适用于 Anaconda 或 Miniconda 用户）：
bash
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：
python
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
python
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》
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