一、conda是什么
1. Conda是Python包的管理器以及环境管理器，它提供了方便的包管理和虚拟环境管理功能。当我们需要安装Python库时，我们可以使用pip包管理器，但是在某些情况下，这可能无法满足我们的要求，特别是当我们需要多个版本的同一包或某些包的特定版本。在这种情况下，conda是更好的选择。此外，conda还允许您共享环境、软件包依赖关系和环境定义。
2. Conda是终端命令，在Windows、Linux和Mac OS X系统上运行。安装Conda后就可以使用该命令了。在此我们使用Anaconda，它已经包括了conda，所有我们只需要安装Anaconda，就可以开始使用conda。
二、在Anaconda中安装pandas库
1. 打开Anaconda Navigator应用程序，首先需要创建一个Python虚拟环境。
点击左下角的“Environments”按钮，再点击右上角的“Create”按钮，在“Create Environment”窗口中，输入环境名称，并选择需要安装的Python版本：<img src="env-create.png" alt="Create Environment窗口截图">2. 接下来，进入该虚拟环境内，并使用conda命令来安装pandas库。在“Environments”页面中，找到您创建的新环境，并激活它（“Activate”按钮）。然后，在右侧的“Channels”下拉列表中选择“conda-forge”，这将允许我们搜索和安装很多其他Python库。
<img src="activate-environment.png" alt="激活新环境的截图">3. 在“Search Packages”框中搜索“pandas”，点击右侧的“Apply”按钮，conda会在您选择的环境中安装pandas库和其依赖项。这个过程可能需要几分钟时间。
<img src="search-pandas.png" alt="搜索pandas库的截图">4. 安装完成后，您可以在“Installed”中看到pandas库及其依赖项。
<img src="installed-pandas.png" alt="已安装的库截图">三、在Python中使用pandas库
1. 首先需要在Python脚本中导入pandas库。
import pandas as pd2. 创建一个pandas DataFrame。DataFrame是pandas中最基本的对象。它类似于Excel中的表格或MySQL中的表。我们可以通过在Python中创建一个字典并将其传递给pandas.DataFrame()函数来创建DataFrame。
data = {'name': ['Tom', 'John', 'Alice', 'Bob'],
'age': [25, 30, 28, 22],
'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)<img src="dataframe.png" alt="pandas DataFrame截图">3. 现在可以对DataFrame进行各种操作，例如选择和过滤行和列、计算汇总和聚合信息、绘制图表等等。下面是一些示例：
# 选择一行数据
print(df.loc[0])
# 选择一列数据
print(df['name'])
# 过滤行
print(df[df['age'] > 25])
# 计算汇总信息
print(df.describe())
# 绘制直方图
df.hist(column='age')这仅仅是pandas库的一小部分，它具有非常强大的功能。如果您需要处理或分析表格数据，那么pandas是您不可或缺的工具之一。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/151582.html
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