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Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析和处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工
具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于 Excel 表格）。本文将详细介绍 Pandas
库的基本概念、功能、安装方法以及如何使用它进行数据操作和分析，并提供详细的代码示
例。
## Pandas 库简介
Pandas 最初由 AQR Capital Management 于 2008 年 4 月开发，并于 2009 年底开源出来，当
时由专注于 Python 数据包开发的 PyData 开发团队继续开发和维护，属于 PyData 项目的一
部分。Pandas 最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，Pandas 为时间序列分析提
供了很好的支持。
## 安装 Pandas
在开始使用 Pandas 之前，首先需要安装它。可以通过以下命令在终端或命令行中安装 Pandas：
```bash
pip install pandas
```
安装成功后，我们就可以导入 pandas 包使用：
```python
import pandas as pd
```
## Pandas 的核心数据结构
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据）。
### Series
Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）以及一组与
之相关的数据标签（即索引）组成。
```python
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s)
```
