这篇文章主要介绍了python中的pandas怎么安装使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python中的pandas怎么安装使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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说明
1、python+data+analysis的组合缩写，是python中以numpy和matplotlib为基础的第三方数据分析库
2、共同构成python数据分析的基本工具包，享有三个剑客的名字。
安装
打开cmd，依次输入以下三个命令。
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pandas选择数据
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df1)pandas赋值及操作
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df1)pandas对于空数据的处理
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(df1, index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])
s1 = pd.Series([3, 4, 6, 7], index=dates[:4]) # 对第一个到第四个数据进行赋值
s2 = pd.Series([32, 5, 2, 1], index=dates[2:]) # 对第三个数据到最后一个数据进行赋值
df2['E'] = s1
df2['F'] = s2
print(df2)关于“python中的pandas怎么安装使用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“python中的pandas怎么安装使用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
