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最新推荐文章于 2023-10-24 19:33:01 发布

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本文介绍了Pandas，这是一个基于NumPy的数据分析工具，用于高效处理数据。文章详细阐述了使用Pandas的两个关键步骤：首先，导入必要的库，包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn；然后，通过`pd.read_csv()`函数读取CSV数据，并展示了数据的前几行。这些基本操作为后续的数据清洗、探索和建模奠定了基础。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。